grid search
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了grid search相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
sklearn.metrics.make_scorer(score_func, greater_is_better=True, needs_proba=False, needs_threshold=False, **kwargs)[source]?
>>> from sklearn.metrics import fbeta_score, make_scorer
>>> ftwo_scorer = make_scorer(fbeta_score, beta=2)
>>> ftwo_scorer
make_scorer(fbeta_score, beta=2)
>>> from sklearn.model_selection import GridSearchCV
>>> from sklearn.svm import LinearSVC
>>> grid = GridSearchCV(LinearSVC(), param_grid={‘C‘: [1, 10]},
... scoring=ftwo_scorer)
fbeta_score 可以自定义。
>>> from sklearn.metrics import fbeta_score
>>> y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
>>> y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
>>> fbeta_score(y_true, y_pred, average=‘macro‘, beta=0.5)
以上是关于grid search的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章