是否可以使用 GridSearchCV 同时计算准确率和 ROC-AUC 分数？

Question

rf = RandomForestClassifier(random_state=0)
parameters = {'bootstrap': [True, False], 'min_samples_split':[2,3,4], 
'criterion':['entropy', 'gini'], 'n_estimators':[100, 200]             }
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=parameters, 
scoring='accuracy', cv=10, n_jobs=-1)

我的代码目前使用GridSearchCV 执行网格搜索，根据预测的准确性对预测进行评分。如何在不使用 for 循环的情况下计算 ROC-AUC 分数？

Answer 1

根据docs，您可以传递list 的字符串。在这种特定情况下，scoring=['accuracy', 'roc_auc'] 将是您想要的。