Функция подсчета очков для RidgeClassifierCV

Я пытаюсь реализовать собственную функцию подсчета очков для RidgeClassifierCV в scikit-learn. Это включает в себя передачу пользовательской функции подсчета очков как score_func при инициализации объекта RidgeClassifierCV . Я ожидал, что score_func примет категориальные значения в качестве входных данных для y_true и y_pred . Вместо этого, однако, значения с плавающей запятой передаются как y_true и y_pred . Размер векторов y равен числу классов, умноженному на количество примеров обучения, вместо того, чтобы просто иметь вектор ay с длиной, эквивалентной количеству примеров обучения.

Могу ли я каким-то образом заставить категориальные прогнозы быть переданными в пользовательскую функцию подсчета очков, или мне приходится иметь дело с сырыми весами? Если мне приходится иметь дело непосредственно с сырыми весами, является ли индекс максимального значения срезом вектора выходов, эквивалентным прогнозируемому классу?

One Solution collect form web for “Функция подсчета очков для RidgeClassifierCV”

Это ошибка , которая была исправлена.

  • вычислять попарные симфаши "расстояния"
  • scidit-learn GridSearchCV перестает работать, когда n_jobs> 1
  • Обнаружение объектов в изображениях (HOG)
  • ValueError: массив не должен содержать inf или NaN во время Biclustering
  • как настроить параметры пользовательской функции ядра с помощью конвейера в scikit-learn
  • Использование ансамбля голосования sklearn с частичной подгонкой
  • sklearn dumping model с помощью joblib, сбрасывает несколько файлов. Какая из них является правильной моделью?
  • Как визуализировать точки данных векторов tf-idf для кластеризации kmeans?
  • Sklearn Randomized Logistic Regression дает ошибку «ValueError: количество классов должно быть больше одного»
  • X и y имеют несовместимые формы
  • Точная репликация текстовой предварительной обработки текста в python
  •  
    Interesting Posts for Van-Lav
    Python - лучший язык программирования в мире.