score函数机器学习_scikit-learn中的cross_val

scikit-learn中的cross_val_score函数可以通过交叉验证评估分数，非常方便，但是使用过程中发现一个问题，就是在cross_val_score的文档中对scoring的参数并没有说明清楚。

其实有另一个文档进行了说明：3.3. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictionsscikit-learn.org

Scoring -Function--Comment

Classification

‘accuracy’

‘balanced_accuracy’

‘average_precision’

‘neg_brier_score’

‘f1’

for binary targets

‘f1_micro’

micro-averaged

‘f1_macro’

macro-averaged

‘f1_weighted’

weighted average

‘f1_samples’

by multilabel sample

‘neg_log_loss’

requires predict_proba support

‘precision’ etc.

suffixes apply as with ‘f1’

‘recall’ etc.

suffixes apply as with ‘f1’

‘jaccard’ etc.

suffixes apply as with ‘f1’

‘roc_auc’

‘roc_auc_ovr’

‘roc_auc_ovo’

‘roc_auc_ovr_weighted’

‘roc_auc_ovo_weighted’

Clustering

‘adjusted_mutual_info_score’

‘adjusted_rand_score’

‘completeness_score’

‘fowlkes_mallows_score’

‘homogeneity_score’

‘mutual_info_score’

‘normalized_mutual_info_score’

‘v_measure_score’

Regression

‘explained_variance’

‘max_error’

‘neg_mean_absolute_error’

‘neg_mean_squared_error’

‘neg_root_mean_squared_error’

‘neg_mean_squared_log_error’

‘neg_median_absolute_error’

‘r2’

‘neg_mean_poisson_deviance’

‘neg_mean_gamma_deviance’

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