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python - GridSearchCV のカスタム スコアラーで確率を使用できない
のカスタムスコアラーを作成しようとしていますGridSearchCV。関数の定義は次のとおりです。
次に、それを使用して、次の名前のカスタム スコアラーを作成しますmy_auc。
次に、GridSearchCV でこのカスタム スコアラーを使用します。
モデルが適合する行で、次のエラーがスローされます。
IndexError: 配列のインデックスが多すぎます
問題は、確率の代わりに予測 (1 または 0) が に渡されることcustom_aucです。つまりprobas、予測を保持します。
私はこれでテストしましたが、うまくいきました：
https://stackoverflow.com/a/31161137/1845408で推奨されているように、偽陽性率と真陽性率に基づい'roc_auc'てスコアを計算したいので、既存のスコアラーではなく独自のスコアラーを好みます。auc
何か助けはありますか？
scikit-learn - 事前に定義された分割を使用してグリッド検索の属性を再調整しますか?
GridseachCV を使用してハイパー パラメーターを調整しています。私はトレーニング、検証データを別々に持っています。これを処理するために、事前定義された分割アプローチに従っています (これと同様) :
cv=ps次にセットGridSearchCV
refit パラメーターを true に設定した場合、すべてのパラメーター調整の後、モデルはデータ全体でトレーニングされますか、それともトレーニング データのみでトレーニングされますか?