我想在SciKit-Learn中创建一个自定义评分器，以便将其传递给GridSearchCV，根据对特定类别的预测准确性来评估模型性能。

假设我的训练数据包含属于三个类别之一的数据点：

‘dog’, ‘cat’, ‘mouse’

# 创建分类器:clf = ensemble.RandomForestClassifier()# 设置要探索的参数:param_dist =    {                 'n_estimators':[500, 1000, 2000, 4000],                 "criterion": ["gini", "entropy"],                 'bootstrap':[True, False]                }# 构建网格搜索search = GridSearchCV(clf,\                      param_grid=param_dist,\                      cv=StratifiedKFold(y, n_folds=10),\                      scoring=my_scoring_function)# 执行搜索X = training_datay = ground_truthssearch.fit(X, y)

有没有办法构建my_scoring_function，使其只返回对’dog’类别的预测准确性？make_scorer函数似乎受到限制，因为它只处理每个数据点的真实标签和预测类别。

非常感谢您的帮助！

回答：

我错过了sklearn文档中的一个部分。

您可以创建一个函数，该函数需要以下输入：模型、x_test、y_test，并输出一个介于0和1之间的值（其中1是最佳），该值可以用作优化函数。

只需创建该函数，应用model.predict(x_test)，然后使用诸如准确率之类的指标来分析结果即可。