У меня есть набор данных X_train, y_train, X_test, y_test. Теперь я хочу обучить логистику c регрессии с К = 10 Кросс-валидацией. В то же время я хотел бы иметь счет F1 и точность для каждого фолда. Но я также хотел бы установить порог вероятности 0,65.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression()
Как это можно сделать в одну строку с помощью sklearn.model_selection.cross_validate или sklearn.model_selection.cross_val_score
Заранее спасибо