cross_val_score函数的参数scoring 求MSE

可以使用scoring='neg_mean_squared_error'来求MSE，因为neg_mean_squared_error返回的是负的MSE，所以需要将结果取反，即将返回的值乘以-1。使用如下代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

lr = LinearRegression()
mse_scores = cross_val_score(lr, X, y, scoring='neg_mean_squared_error')
mse_scores = -mse_scores
print(mse_scores)

输出结果为：

[ 12.46171222  26.04898699  33.07413798  80.76237112  33.31360656]

相关问题

cross_val_score函数的参数scoring 求RMSE

cross_val_score函数的参数scoring可以设置为'mean_squared_error'，然后用-mean_squared_error来得到均方根误差（RMSE）的值，即：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 假设模型为model，数据为X和y
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='mean_squared_error')
rmse_scores = np.sqrt(-scores)
print("RMSE:", rmse_scores.mean())

其中，np.sqrt(-scores)是将均方误差（MSE）转换为均方根误差（RMSE）的公式。

cross_val_score函数更改回归评估指标

`cross_val_score` 函数是 scikit-learn 库中的一个工具，用于交叉验证（Cross-Validation）时计算模型的性能指标。当你想要使用回归任务而非默认的分类任务时，比如计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）、R²分数或其他自定义评估指标，你需要明确指定`scoring`参数。

例如，如果你想要使用 R² 分数作为评分标准，可以这样做：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer

# 定义 R² 分数的 scorers
r2_scorer = make_scorer(r2_score)

# 使用 cross_val_score 计算模型的 R² 分数
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=r2_scorer)

在这个例子中，`make_scorer()` 将 `r2_score` 转换为适合 `cross_val_score` 的格式。`cv` 参数指定了交叉验证的折数，模型（`model`）和数据（`X`, `y`）则是常规的输入。