scikit-learn의 LassoCV 기능을 사용하고 있습니다. 교차 유효성 검사 도중 scoring metric이 기본적으로 사용되고 있습니까?scikit-learn의 LassoCV에 대한 채점 척도
"평균 제곱 오류 회귀 손실"에 기초하여 교차 유효성 검사를하고 싶습니다. LassoCV에이 측정 항목을 사용할 수 있습니까? LogisticRegressionCV에 대한 득점 척도를 지정할 수 있으므로 LassoCV에서도 가능할 수 있습니다.
LassoCV은 R^2를 채점 척도로 사용합니다. docs에서 기본적으로
대안 득점 메트릭을 사용하려면 평균 오류 제곱과 같은, 당신은 (대신, 매개 변수 검색 매개 변수 설정을 평가하기 위해 추정 의 점수 함수를 사용합니다. 분류 용 sklearn.metrics.accuracy_score 및 회귀 용 sklearn.metrics.r2_score입니다.
LassoCV의) GridSearchCV 또는 RandomizedSearchCV을 사용하고 scoring='neg_mean_squared_error'로 scoring 매개 변수를 지정해야합니다. docs에서 :
대안 채점 기능은 GridSearchCV, RandomizedSearchCV에 득점 매개 변수를 통해 지정할 수 있으며 아래에 설명 된 전문 교차 유효성 검사 도구의 많은.
현재 구현에서는 불가능합니다. 이것을 scikit-github 페이지에 게시하고 응답이 무엇인지 확인할 수 있습니다. –
현재 점수 측정 항목이 무엇인지 알고 있습니까? –
R2는 대부분의 회귀 추정량에 대한 기본 측정 항목입니다. LassoCV의 [score()에 대한 설명을 참조하십시오 (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LassoCV.html#sklearn.linear_model.LassoCV.score). –