Python ValueError:'；平衡精度'；不是scikit学习中的有效评分值

我尝试传递到

GridSearchCV

其他评分指标，如二进制分类的

balanced\u精度

（而不是默认的

精度

）

我犯了这个错误

ValueError:“平衡精度”不是有效的评分值。有效的 选择是 [“准确度”、“调整后的相互信息得分”、“调整后的相互信息得分”、“平均精度”、“完整性得分”、“解释方差”、“f1”、“f1宏”、“f1微”、“f1样本”、“f1加权”、“Forkes mallows得分”、“同质性得分”、“相互信息得分”、“负对数损失”、“负平均绝对误差”、“负均方误差”、“负均方误差”、“负均方误差”、“负对数中误差”_绝对误差、标准化互信息评分、精度、精度宏、精度微、精度样本、精度加权、r2、召回、召回宏、召回微、召回样本、召回加权、roc auc、v度量分数]

这很奇怪，因为“平衡精度” 如果不定义

平衡\u精度

，则代码工作正常

    scoring = ['recall','roc_auc','f1','precision']

此外，上述错误中的评分标准似乎与

你知道为什么吗？多谢各位

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scikit learn

版本为0.19.2

如果要使用

平衡精度，请将sklearn更新至最新版本。正如您从
balanced\u中所看到的，准确度
不是一个有效的评分标准。是的。
请发布相关代码-事实上，没有足够的细节让问题得到有意义的回答。同时发布你的scikit学习版（你可以通过
sklearn.\uuu version\uuuu）
获得它）谢谢你，我添加了代码和
scikit学习版
versionFirst I taugh，这是一个多么好的解决方案，但不知何故它不起作用，我的错误在哪里？
    scoring = ['recall','roc_auc','f1','precision']