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Scikit-learn的LassoCV评分指标

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我是'm using scikit-learn' s LassoCV功能 . 在交叉验证期间，默认使用scoring metric是什么？

我希望交叉验证基于"Mean squared error regression loss" . 可以将此指标与LassoCV一起使用吗？可以为LogisticRegressionCV指定评分指标，因此也可以使用LassoCV吗？

python scikit-learn cross-validation lasso

1 回答

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    LassoCV使用R ^ 2作为评分指标 . 来自docs：

    默认情况下，参数搜索使用估算器的分数函数来评估参数设置 . 这些是用于分类的sklearn.metrics.accuracy_score和用于回归的sklearn.metrics.r2_score .

    要使用替代评分指标（例如均方误差），您需要使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV（而不是LassoCV）并将 scoring 参数指定为 scoring='neg_mean_squared_error' . 来自docs：

    可以通过GridSearchCV，RandomizedSearchCV和下面描述的许多专业交叉验证工具的评分参数指定替代评分函数 .

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