Check_scoring在sklearn.metrics中是什么？

Question

check_scoring在sklearn.metrics中是什么?它是如何工作的?它与make_scorer有什么区别？

Answer 1

check_scoring主要作为一种内部方法来保证评分方法的有效性。

它返回与make_scorer相同的实例类型，如果提供None，则返回默认分数：

>>> from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
>>> from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
>>> clf = DecisionTreeClassifier()
>>> regr = DecisionTreeRegressor()

>>> from sklearn.metrics import check_scoring

>>> check_scoring(clf, scoring="recall")
make_scorer(recall_score, average=binary)

>>> check_scoring(regr, scoring="r2")
make_scorer(r2_score)

因此:您可能会更频繁地使用make_scorer。

也见：scoring in scikit-learn's glossary