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Scikit learn 梯度推进学习和验证样本评分

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有人知道什么度量用于评估和提前停止到
sklearn.essemble.GradientBoostingClassifier

我基本上是在尝试优化过度安装，XGBoost或Sci Kit Learn以外的其他类似软件包在我的环境中不可用。在XGBoost或LGB中，您有一个类似于
eval_metric
的参数，可以在其中指定AUC、精度和其他度量

在sklearn的实现中，我无法理解他们使用什么作为早期停止验证样本的评估指标。基于此，我不确定如何调整
tol
（公差）参数。当然，
GridSearch
可以帮上忙，但我想了解一下什么被用作估价样本的评分标准

根据我目前的理解，这是平均准确度，这也在
得分
方法中描述？有没有立即改变的方法，或者我必须以某种方式重载sklearn的
BaseGradientBoosting
类的评分函数