Есть ли способ с помощью scikit-learn передать дополнительные параметры в метод fit классификатора при использовании cross_val_score? Например, как бы вы указали sample_weight или class_prior для классификатора MultinomialNB:
Дополнительные параметры подбора для перекрестной проверки
comment
В настоящее время это невозможно. Не стесняйтесь открывать запрос функции на странице проблем. Вы можете использовать объект перекрестной проверки и написать цикл самостоятельно в качестве обходного пути.
- person Andreas Mueller schedule 26.08.2012
comment
Андреас: этот комментарий является лучшим текущим ответом на вопрос: вы должны переместить его как ответ, а не комментарий, чтобы OP мог его проверить и чтобы он не отображался как неотвеченный в списках вопросов stackoverflow.
- person ogrisel schedule 28.08.2012
comment
@ogrisel есть ли способ повысить комментарий до ответа? Или мне нужно удалить комментарий и отправить его заново?
- person Andreas Mueller schedule 01.09.2012
comment
Я не имею права делать это сам. Просто скопируйте и вставьте комментарий как ответ.
- person ogrisel schedule 01.09.2012
Ответы (1)
Я сделал, как было предложено, и сам реализовал функцию, которая была добавлена в выпуск 0.13, как fit_params:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html
person
cjauvin
schedule
26.10.2012
ссылка не работает...
- person Mutlu Simsek; 22.01.2021
@MutluSimsek Я обновил ссылку, спасибо.
- person cjauvin; 22.01.2021
