Question

我创建了Keras分类器进行k折验证。下面是构建分类器的功能。

def build_classifier():

classifier = Sequential()
classifier.add(Dense(activation="relu", input_dim=11, units=6, kernel_initializer="uniform"))
classifier.add(Dense(activation="relu", units=6, kernel_initializer="uniform"))
classifier.add(Dense(activation="sigmoid", units=1, kernel_initializer="uniform"))
classifier.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])

return classifier

我已经按照以下步骤初始化了分类器。

    classfier = KerasClassifier(build_fn = build_classifier, batch_size=10, epochs=100)

我正在尝试通过这10次验证来获得准确性得分。

    accuracies = cross_val_score(estimator = classifier, X = X_train, y = y_train, cv = 10, n_jobs = -1)

但是它告诉我一个TypeError：

TypeError：如果未指定任何评分，则传递的估算器应有一个“得分”方法。估计量确实不是。

Answer 1

在cross_val_score中通过scoring =“ accuracy”，它应该可以工作。
此处已解决类似的问题：Scikit-learn TypeError: If no scoring is specified, the estimator passed should have a 'score' method

Scikit学习KerasClassifer评估错误

1 个答案: