如何使用GridSearchCV.best_score _

Question

我当前正在使用计分器“ neg_mean_squared_error”，但我想要均方根误差。

randsearch = RandomizedSearchCV(estimator=reg, param_distributions=param_grid, n_iter=n_iter_for_rand, cv=cv_for_rand, scoring="neg_mean_absolute_error",verbose=0, n_jobs=-1,refit=True)

我能拟合数据吗？然后做：

math.sqrt(randsearch.best_score_)

还是我需要使用“ sklearn.metrics.make_scorer”作为客户评分员？

Answer 1

您可以只拟合数据并取math.sqrt(-randsearch.best_score_)。