GridSearchCV 、cross_val_score中scoring(模型评价标准)的自定义方法

本文主要是介绍GridSearchCV 、cross_val_score中scoring(模型评价标准)的自定义方法,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

区别于xgb.cv模型评估函数的自定义方法链接
1、xgb.cv中【metrics的自定义】,需要注意str返回值与函数名保持一致
2、GridSearchCV 中 【scoring的自定义】,需要注意函数定义后,使用make_scorer封装

在这里插入图片描述

1、自定义模型评估函数
# 自定义函数
def custom_eval(y_true, y_pred):''' func:自定义模型评估函数:GridSearchCV(scoring=custom_eval)para:y_true: 0/1_labely_pred: 预测结果return:float'''precision,recall,threshold=metrics.precision_recall_curve(y_true,y_pred,pos_label=0)pr=pd.DataFrame({'precision':precision,'recall':recall})ret = pr[pr.precision>=0.5].recall.max()return ret

使用make_scorer,构建完全自定义 score

from sklearn.metrics import  make_scorer
score = make_scorer(custom_eval)

自定义scorer使用

param_test1 = {'max_depth':range(3,10,1),'min_child_weight':range(4,8,1)}gsearch1 = GridSearchCV(estimator = clf2,           # 选择使用的模型param_grid = param_test1,   # 需要最优化的参数的取值,值为字典或者列表scoring=score,           # 模型评价标准n_jobs=4,                   # n_jobs: 并行数。-1:跟CPU核数一致, 1:默认值cv=5,                       # 交叉验证参数,默认None,使用三折交叉验证verbose=0,                  # 日志冗长度,int:冗长度,0:不输出训练过程,# 1:偶尔输出,>1:对每个子模型都输出。)
2 使用系统预定义模型评估函数

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2.1 系统预定义模型评估函数如下:

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参考文献:链接

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