如何在 sklearn 网格搜索中使用日志丢失答案

【问题标题】：How to use log loss in sklearn grid search如何在 sklearn 网格搜索中使用日志丢失
【发布时间】：2016-07-05 11:38:51
【问题描述】：

我正在尝试使用带有日志丢失的网格搜索。以下是我的代码。

df = pd.read_csv(file_name)
df.shape # (146614, 395)
# All features are float32
gbm = GradientBoostingClassifier(max_features="log2")
GSCV = GridSearchCV(gbm, param, scoring=log_loss, n_jobs=2, cv =2, verbose=3)
GSCV.fit(df, y)
clf.grid_scores_

但是，我无法运行代码。在 GSCV.fit 线上很长一段时间后它给了我错误。但是，当我放弃 score = log_loss 时，它可以正常工作。

谁能给我建议？

【问题讨论】：

您是将'log_loss' 作为字符串还是作为函数句柄传递（如metrics.log_loss）？你得到什么错误？
它运行了最后两个小时，如果我放弃评分，模型会在 3 分钟内给我答案。

标签： python python-2.7 scikit-learn

【解决方案1】：

您可以将 "log_loss" 用作字符串而不是函数。

【讨论】：

'log_loss' 自 0.20 起已重命名为 'neg_log_loss'

【解决方案2】：

在 sklearn > 0.18 中尝试scoring='neg_log_loss'

【讨论】：

这应该是正确的答案。来自源代码：deprecation_msg = ('评分方法 log_loss 在 0.18 版本中被重命名为 'neg_log_loss，将在 0.20 版本中移除。')github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/master/sklearn/…