sklearn基于make_scorer函数为Logistic模型构建自定义损失函数并可视化误差图(lambda selection)和系数图(trace plot)+代码实战

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sklearn基于make_scorer函数为Logistic模型构建自定义损失函数并可视化误差图(lambda selection)和系数图(trace plot)+代码实战

# 自定义损失函数

import numpy as np
from sklearn import linear_model, datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import log_loss, make_scorer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_score

iris 

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sklearn基于make_scorer函数构建自定义损失函数或者评估指标

如何在sklearn中使用make_scorer自定义评分功能

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GridSearchCV 的 sklearn 中的自定义“k 精度”评分对象

python基于sklearn编程实现交叉验证的ROC曲线绘制自定义AUC的有效小数位数(sklearn中RocCurveDisplay函数的默认有效位数为2位且不可以修改)

记分器功能:make_scorer/score_func 和