Te damos la respuesta a esta cuestión, al menos eso creemos. Si presentas interrogantes puedes dejarlo en el apartado de comentarios, que con gusto te ayudaremos
Ejemplo: tipos de parámetros de puntuación cross_val_score
>>>from sklearn import svm, cross_validation, datasets
>>> iris = datasets.load_iris()>>> X, y = iris.data, iris.target
>>> model = svm.SVC()>>> cross_validation.cross_val_score(model, X, y, scoring='wrong_choice')
Traceback (most recent call last):
ValueError:'wrong_choice'isnot a valid scoring value. Valid options are ['accuracy','adjusted_rand_score','average_precision','f1','log_loss','mean_absolute_error','mean_squared_error','precision','r2','recall','roc_auc']
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