使用 Scorer 对象进行分类器评分方法答案

【问题标题】：Using Scorer Object for Classifier Score Method使用 Scorer 对象进行分类器评分方法
【发布时间】：2016-12-01 13:37:50
【问题描述】：

我已经编写了我的问题所必需的自定义记分器对象，我称之为“p_value_scoring_object”。

对于函数 sklearn.cross_validation.cross_val_score，其中一个参数是“评分”，它允许使用这个记分器对象。

但是，该选项不适用于分类器的 score 方法。 sklearn 只是缺少该功能，还是有解决方法？

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
iris = load_iris()
cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=10,scoring=p_value_scoring_object)

这行得通。但是，这不会：

clf.fit(iris.data,iris.target)
clf.score(iris.data,iris.target,scoring=p_value_scoring_object)

【问题讨论】：

标签： machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

sklearn 只是缺少该功能。分数在内部绑定到不同类型的估计器的不同指标。例如，分类器绑定到分类准确度得分指标，对于回归器，它绑定到 r2_score。

您可以在sklearn.base 中查看这些绑定，每个mixin（例如ClassifierMixin）都提供此score 方法。

你可以直接运行：

p_value_scoring_object(p_value_scoring_object, iris.data, iris.target)

【讨论】：