Scikit-learn自定义评分函数

Question

我现在正在使用scikit-learn的开发版本：0.15-git。

我尝试用一个自定义的评分函数来初始化一个RidgeClassifierCV对象，但遇到了错误，提示信息是TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'scoring'。

model = RidgeClassifierCV(scoring=make_scorer(score_func))

根据文档，RidgeClassifier确实有一个scoring参数。但从函数的定义来看，应该用score_func这个参数。不过，把sklearn.metrics.make_scorer的输出作为score_func传进去也不行。有没有什么想法？

我的最终目标是让RidgeClassifierCV能够处理多分类（一个对所有）的roc auc分数，用于评分函数。

Answer 1

score_func 和现在标准的 scikit-learn 评分对象不同，它需要的参数是 y_true, y_pred，而不是 estimator, X, y_true。所以，如果你自己写了一个评分函数，可以处理 Ridge 分类器的预测结果，那么你需要使用这个参数格式。

虽然 score_func 已经不推荐使用了，但在当前的主分支状态下，它似乎是唯一的选择。随着 0.15 版本的发布，这种情况几乎肯定会改变，届时会有评分对象可用。文档中错误的描述也是一个需要修正的问题。