Scikit-学习自定义评分功能

Question

我目前正在使用scikit-learn的开发分支：0.15-git。

尝试使用自定义评分函数初始化RidgeClassifierCV对象时，当前失败并显示错误消息TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'scoring'。

model = RidgeClassifierCV(scoring=make_scorer(score_func))

根据docs，RidgeClassifier采用scoring参数。但根据函数签名，参数为score_func。但是，将sklearn.metrics.maker_scorer的输出作为score_func传递也会失败。有什么想法吗？

最终目标是让RidgeClassifierCV使用用于评分函数的多类（一对所有）roc auc分数。

Answer 1

score_func与现在标准的scikit-learn评分对象相反，而不是y_true, y_pred作为参数estimator, X, y_true。因此，如果您编写了自己的评分函数，可以处理来自Ridge分类器的预测，那么这就是您需要的签名。

虽然不推荐使用score_func，但它似乎是主分支当前状态中的唯一选项。这几乎肯定会随着0.15版本而改变，并且评分对象将可用。这是错误记录的事实是一个差异，当然也应该修复。