Что такое check_scoring в sklearn.metrics?

Что такое check_scoring в sklearn.metrics, как это работает и в чем его отличие от make_scorer?

1 ответ

Решение

check_scoring в основном используется в качестве внутреннего метода проверки правильности методов оценки.

Он возвращает тот же тип экземпляра, что и a, или оценку по умолчанию, если None предоставлен:

      >>> from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
>>> from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
>>> clf = DecisionTreeClassifier()
>>> regr = DecisionTreeRegressor()

>>> from sklearn.metrics import check_scoring

>>> check_scoring(clf, scoring="recall")
make_scorer(recall_score, average=binary)

>>> check_scoring(regr, scoring="r2")
make_scorer(r2_score)

Итак: вы, вероятно, будете использовать make_scorer чаще.

Смотрите также :scoring в глоссарии scikit-learn

Другие вопросы по тегам