使用GridSearchCV是否可以同时计算准确性和ROC-AUC分数？

Question

rf = RandomForestClassifier(random_state=0)
parameters = {'bootstrap': [True, False], 'min_samples_split':[2,3,4], 
'criterion':['entropy', 'gini'], 'n_estimators':[100, 200]             }
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=parameters, 
scoring='accuracy', cv=10, n_jobs=-1)

我的代码当前使用GridSearchCV执行网格搜索，并根据其准确性对预测进行评分。如何在不使用for循环的情况下也计算ROC-AUC分数？

Answer 1

每个docs可以传递一个list字符串。在这种情况下，scoring=['accuracy', 'roc_auc']将是您想要的。