我正在训练一个LinearSVC模型，我想知道它的训练误差。有没有办法在不手动评估的情况下获取这个误差？

谢谢

回答：

sklearn 使用 liblinear 来执行此任务。

你可以在这里快速查看源代码 这里：

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)

这表明只有系数、截距和迭代次数被sklearn的Python-API处理。liblinear输出中可用的其他任何信息都没有被获取。你无法在不更改内部代码的情况下直接读取训练误差。

可能有一个变通方法，即开启详细模式，重定向输出并解析其中可用的额外信息。但这假设你所寻找的信息在那里可用，而且这也是一个临时解决方案，我不推荐这样做。

直接使用score方法。与拟合相比，这不会太耗费资源。