Machine learning 找出拟合后的训练错误（）

我正在训练一个模型，我想得到它的训练误差。是否可以在不进行手动评估的情况下获取

感谢sklearn用于此任务

您可以快速浏览以下来源：

这表明sklearn的pythonapi只处理系数、截距和迭代次数。liblinear输出中的任何其他可用内容都不会被捕获。如果不更改内部代码，则无法直接读取训练错误

可能会有黑客打开详细模式，重定向输出并解析其他可用信息。但这是假设你要查找的信息在那里是可用的，而且也是黑客的，我不推荐

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只需使用-method。与安装相比，成本不会太高。

取决于使用的度量标准。至少是：分数越高越好；误差越小越好。其他一切都更复杂（一般情况下）。上述评分方法也仅为平均准确度（根据文件）。您可能希望使用其中一个，它遵循相同的API，但是是外部静态函数，而不是像clf.score（）这样的类方法。

self.coef_, self.intercept_, self.n_iter_ = _fit_liblinear(
    X, y, self.C, self.fit_intercept, self.intercept_scaling,
    self.class_weight, self.penalty, self.dual, self.verbose,
    self.max_iter, self.tol, self.random_state, self.multi_class,
    self.loss, sample_weight=sample_weight)