scikit-learn中的cross_val_score函数可以通过交叉验证评估分数，非常方便，但是使用过程中发现一个问题，就是在cross_val_score的文档中对scoring的参数并没有说明清楚。
原始文档如下：
文档中对scoring参数是这样描述的：
scoring : string, callable or None, optional, default: None
A string (see model evaluation documentation) or a scorer callable object / function with signature scorer(estimator, X, y).
如果我们要指定一种评价参数，那怎么办呢？比如希望使用roc_auc来做评价指标，是不是写成cross_val_score(clf, X, y, scoring = 'roc_auc')就可以了呢？
其实关于scoring有另外一个文档做详细描述，我们只需要引用这里的指标即可：
参考文档：
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter
网友评论