Передайте оценщик в пользовательскую функцию оценки через sklearn.metrics.make_scorer
Я хотел бы сделать пользовательскую функцию оценки, включающую вероятности классификации, следующим образом:
def custom_score(y_true, y_pred_proba):
error = ...
return error
my_scorer = make_scorer(custom_score, needs_proba=True)
gs = GridSearchCV(estimator=KNeighborsClassifier(),
param_grid=[{'n_neighbors': [6]}],
cv=5,
scoring=my_scorer)
Есть ли какой-нибудь способ передать оценку, соответствующую GridSearch с данными данными и параметрами, в мою пользовательскую функцию оценки? Тогда я мог бы интерпретировать вероятности, используяestimator.classes_
Например:
def custom_score(y_true, y_pred_proba, clf):
class_labels = clf.classes_
error = ...
return error