sklearn.metrics 中的“check_scoring”是什么？答案

【问题标题】：What is "check_scoring" in sklearn.metrics?sklearn.metrics 中的“check_scoring”是什么？
【发布时间】：2021-05-06 17:53:40
【问题描述】：

sklearn.metrics中的check_scoring是什么，它是如何工作的，它与make_scorer有什么区别？

【问题讨论】：

标签： scikit-learn metrics make-scorer

【解决方案1】：

check_scoring主要用作内部方法，确保评分方法有效。

它返回与make_scorer 相同类型的实例，或者如果提供了None，则返回默认分数：

>>> from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
>>> from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
>>> clf = DecisionTreeClassifier()
>>> regr = DecisionTreeRegressor()

>>> from sklearn.metrics import check_scoring

>>> check_scoring(clf, scoring="recall")
make_scorer(recall_score, average=binary)

>>> check_scoring(regr, scoring="r2")
make_scorer(r2_score)

所以：您可能会更频繁地使用make_scorer。

另见：scoring in scikit-learn's glossary

【讨论】：