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Python 如何从GridSearchCV中的每个折叠中获得准确性和f1分数？

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Python 如何从GridSearchCV中的每个折叠中获得准确性和f1分数？,python,machine-learning,scikit-learn,Python,Machine Learning,Scikit Learn,我正在使用GridSearchCV对象来训练分类器。我设置了5倍验证参数搜索，在调用fit（）之后，我需要查看每个倍验证集的指标，即准确性和f1分数。我该怎么做 clf = GridSearchCV(pipeline, param_grid=param_grid, n_jobs=1, cv=5, co

我正在使用GridSearchCV对象来训练分类器。我设置了5倍验证参数搜索，在调用fit（）之后，我需要查看每个倍验证集的指标，即准确性和f1分数。我该怎么做

 clf = GridSearchCV(pipeline,
                        param_grid=param_grid, 
                        n_jobs=1, 
                        cv=5,
                        compute_training_score=True)
注:

  • 我没有单独的测试集可供使用，因此我不能只获取predict的结果并使用标准度量函数进行测试
  • 使用clf.best_scores并没有给出我想要的信息，只有平均值及其标准偏差
分数位于
网格分数中，尤其是
cv\u验证分数中：

网格评分：命名元组列表

包含所有参数的分数
参数网格中的组合。每个条目对应一个参数
背景每个命名元组都具有以下属性：


    

  • 参数
参数设置
    • 

  • 平均分数，整个测试的平均分数
交叉验证褶皱
    • 

  • cv_验证_分数，用于
每层
    • 



但是，您不会得到两个指标。这种优化器的全部目的是最大化某个度量/记分器函数，因此只有这个东西存储在对象内部。为了获得这样的分数，您需要运行两次，每次都使用不同的分数函数。
每个验证分数是多少？默认分数是否定义为特定的分数？默认情况下是AccuracyTanks@Lejlot，如何将其转换为平均精度或其他值？请阅读GridSearchCV的文档，有一个
评分
参数