使用Scorer对象进行分类器分数方法

Question

我已经编写了我的自定义得分手对象，这对我的问题是必要的，而且我已经调用了＃34; p_value_scoring_object＆＃34;。

对于函数sklearn.cross_validation.cross_val_score，其中一个参数是＆＃34;得分＆＃34;，允许使用此得分手对象。

但是，此选项不适用于分类器的分数方法。 sklearn刚刚缺少这个功能，还是有办法绕过它？

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)

这很有效。但是，这并不是：

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

Answer 1

sklearn只是缺少这个功能。分数在内部绑定到不同类型的估算器的不同指标。例如，分类器被绑定到分类准确度分数度量，对于归类为r2_score的回归量。

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。

你可以这样运行：

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