列出cross_val_score参数scoring的所有

可选项以及它们的意义。

好的，这是一个与技术相关的问题，我可以回答。cross_val_score函数中，参数scoring的可选项包括以下几种：

1. 'accuracy'：分类准确度
2. 'precision'：分类精度
3. 'recall'：分类召回率
4. 'f1'：分类F1值（综合精度和召回率）
5. 'roc_auc'：二元分类的AUC值

这些选项是用来衡量分类器性能的指标，不同的指标适用于不同的问题和数据集。

相关问题

列出cross_val_score的参数scoring的所有参数

cross_val_score函数的参数scoring可以接受以下的参数：

1. accuracy：分类问题的准确率。
2. f1：二分类或多分类问题的F1分数。
3. precision：二分类或多分类问题的精确度。
4. recall：二分类或多分类问题的召回率。
5. roc_auc：二分类问题的ROC曲线下的面积。
6. neg_log_loss：二分类或多分类问题的负对数似然损失。
7. balanced_accuracy：分类问题的平衡准确度。
8. average_precision：二分类或多分类问题的平均精度。
9. brier_score_loss：二分类问题的布里尔分数损失。

以上就是cross_val_score的参数scoring所有的参数啦。

cross_val_score参数scoring

### 回答1：
cross_val_score中的参数scoring表示模型评估指标，用于衡量模型预测的准确度。scoring参数可以接受多种不同的评估指标，例如平均绝对误差（mean absolute error，MAE）、均方误差（mean squared error，MSE）、R平方（R-squared）等。您可以根据具体的任务和需求选择适合的评估指标，以评估模型的性能表现。

### 回答2：
在使用scikit-learn库的交叉验证函数cross_val_score时，参数scoring用于指定评价模型表现的指标。scoring可以是准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积等等。不同的指标适用于不同的场景。

例如，当处理二分类问题时，我们通常会关注准确率、精确率、召回率和F1分数。准确率是模型正确预测出样本总数占总样本数的比例，精确率是模型预测为正样本的样本中实际为正样本的比例，召回率是正样本被预测出的样本总数占实际正样本总数的比例，F1分数综合考虑了精确率和召回率，是精确率和召回率的调和平均数。

如果处理的是多分类问题，那么就需要用到accuracy_score、f1_score、precision_score和recall_score等指标。accuracy_score是正确预测的样本总数占总样本数的比例，f1_score、precision_score和recall_score的计算方式和二分类问题中的相同，只是针对的是多类别的分类问题。

有时候，还需要使用自定义的评价指标，需要先定义一个函数，该函数的输入为真实标签和预测标签，输出为任意的标量值，例如均方误差或对数损失函数等。然后在交叉验证函数cross_val_score中将该函数传入参数scoring，即可使用自定义的评价指标。

总之，参数scoring在交叉验证中非常重要，它决定了如何评价模型的性能。不同的场景可以选择不同的scoring指标。同时，也可以根据需要定义自己的评价指标。

### 回答3：
cross_val_score是scikit-learn中的一个函数，用于评估分类或回归模型的性能。在使用这个函数时，我们需要指定一些参数，其中一个重要的参数便是scoring。

scoring参数可以让我们指定衡量模型性能的标准。在分类问题中，可选的评估指标包括accuracy、precision、recall、f1-score等。在回归问题中，可选的评估指标包括mean squared error、mean absolute error、r2-score等。

例如，当我们需要评价一个分类模型的准确性时，可以将scoring参数设置为'accuracy'。这样，cross_val_score会返回模型在交叉验证中的准确性得分，我们可以基于这个指标来选择和调整模型。

下面是几个常见的scoring指标的介绍：

1. Accuracy：预测正确的样本数占总样本数的比例。适用于类别平衡的分类问题。

2. Precision：预测为正的样本中，真正为正的样本数占预测为正样本数的比例。适用于需要减少误报的分类问题。

3. Recall：真正为正的样本中，预测为正的样本数占真正为正样本数的比例。适用于需要减少漏报的分类问题。

4. F1-Score：精确率和召回率的调和平均值。适用于需要综合考虑精确率和召回率的分类问题。

5. Mean Squared Error：每个预测值与真实值之差的平方的平均数。适用于连续型的回归问题。

6. Mean Absolute Error：每个预测值与真实值之差的绝对值的平均数。适用于连续型的回归问题。

7. R2-Score：决定系数，衡量模型预测的误差占总方差的比例。适用于连续型的回归问题。

除了以上介绍的评估指标外，还有很多其它的指标可供选择。在选择合适的scoring参数时，需要结合具体的问题需求和数据情况来进行考虑。