Как использовать пользовательскую функцию оценки в sklearn cross_val_score - PullRequest
Новая
       74

Как использовать пользовательскую функцию оценки в sklearn cross_val_score

0 голосов
/ 19 декабря 2018

Я хочу использовать Скорректированная Rsquare в функции cross_val_score.Я попытался с make_scorer функцией, но она не работает. 

from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_tr, X_test, y_tr, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=0)

regression = LinearRegression(normalize=True)
from sklearn.metrics.scorer import make_scorer
from sklearn.metrics import r2_score
def adjusted_rsquare(y_true,y_pred):
    adjusted_r_squared = 1 - (1-r2_score(y_true, y_pred))*(len(y_pred)-1)/(len(y_pred)-X_test.shape[1]-1)
    return adjusted_r_squared

my_scorer = make_scorer(adjusted_rsquare, greater_is_better=True)
score = np.mean(cross_val_score(regression, X_tr, y_tr, scoring=my_scorer,cv=crossvalidation, n_jobs=1))

Выдает ошибку: 

IndexError: positional indexers are out-of-bounds

Есть ли способ использовать мою пользовательскую функцию т.е.adjusted_rsquare с cross_val_score?

1 Ответ

0 голосов
/ 19 декабря 2018

adjusted_rsquare(X,Y) - это число, это не функция, просто создайте счетчика следующим образом: 

my_scorer = make_scorer(adjusted_rsquare, greater_is_better=True)

Вам также необходимо изменить функцию счета : 

def adjusted_rsquare(y_true, y_pred, **kwargs):

Это прототип, который вы должны использовать.Вы сравниваете фактический результат с результатом, который должен был быть.

...