Можно ли рассчитать точность и оценку ROC-AUC одновременно с помощью GridSearchCV?

Question

rf = RandomForestClassifier(random_state=0)
parameters = {'bootstrap': [True, False], 'min_samples_split':[2,3,4], 
'criterion':['entropy', 'gini'], 'n_estimators':[100, 200]             }
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=parameters, 
scoring='accuracy', cv=10, n_jobs=-1)

Мой код в настоящее время выполняет поиск по сетке с GridSearchCV, оценивая прогнозы по их точности.Как я могу также рассчитать показатель ROC-AUC без использования петли for?

Answer 1

В документах вы можете передать list строк.В данном конкретном случае scoring=['accuracy', 'roc_auc'] будет тем, что вы хотите.