python_创建自定义评估指标

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# 创建自定义评估指标 函数from sklearn.metrics import make_scorer, r2_scorefrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import Ridgefrom sklearn.datasets import make_regression# 특성 행렬과 타깃 벡터를 만듭니다.features, target = make_regression(n_samples = 100, n_features = 3, random_state = 1)# 创建特征矩阵和目标向量features_train, features_test, target_train, target_test = train_test_split( features, target, test_size=0.10, random_state=1)# 自定义函数 自定义评估指标def custom_metric(target_test, target_predicted): # R^2 计算R2得分 r2 = r2_score(target_test, target_predicted) # R^2 점수를 반환합니다. return r2# 创建评分函数 ，得分越高越好score = make_scorer(custom_metric, greater_is_better=True)# 创建岭回归对象classifier = Ridge()#训练model = classifier.fit(features_train, target_train)# 应用自定义评分器score(model, features_test, target_test)0.9997906102882058# 查看函数是否正常工作# 对测试集进行 预测target_predicted = model.predict(features_test)#计算R方得分r2_score(target_test, target_predicted)0.9997906102882058

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