Pythonスケルトンの分類：客観的なスコア関数をカスタマイズする

Question

sklearnパッケージのスコア関数をカスタマイズするにはどうすればよいですか？例えば

、バイナリ分類問題では、代わりに「すべて正しく予測ラベルの割合」としてスコアを設定する、

Answer 1

何「すべてのパーセンテージが正しく正のラベル（ラベル== 1）の予測」として設定「正しく予測されたすべての陽性ラベルの割合」とは、精度のと呼ばれる既知の指標です。これはSKlearn.metrics [LINK]で実装されています。

分類に使用される最も一般的な指標は精度であり、「正しく予測されたすべてのラベルの割合」として説明したものです。 SKlearn.metrics [LINK]でも実装されています。

SKlearnのユーザーガイド、モデル評価[LINK]もご覧ください。