想請問cross_val_score函式中的scoring參數問題
老師您好~在用cross_val_score函數時,應該要用scoring參數來決定要用什麼來當作分數(例如:accuracy和mean_squared_error等等) 且這個函數的預設是None 想請問如果像範例程式當中這樣沒有特別設定scoring參數的話 顯示出來的分數預設會是什麼? 謝謝~ 
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2021/05/23 下午 09:57王健安贊同數：1不贊同數：0留言數：0
學員您好： 根據sklearn官方文件的說明表示， 當使用 cross_val_score 不額外設定 scoring 之參數時， 它預設會計算 Accuracy， 至於該選擇哪種指標當作 performance， 會依照您的需求而定， 例如：當您的資料的分類比例很懸殊（有成功：沒成功 = 1：20）， 這時就需要考量 imbalanced 造成的 bias， 在選擇指標時就得選能夠評斷是否容易預測為多數那一類的 「F1-score」； 若您認為每個預測到的結果都要是正確的， 那麼 Precision 會是較好的選擇， 因此建議學員能夠了解透徹每個 performance 之指標通常在意的是什麼， 再根據您設定的問題選擇適合的指標。 sklearn官方文件連結： https://scikit-learn.org/stable/modules/cross_validation.html#cross-validation
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2021/05/27 下午 07:46張維元 (WeiYuan)贊同數：0不贊同數：0留言數：0
嗨，你好
沒有設定的話會用模型預設的，所以這個例子就是用 LinearRegression 預設的分數。
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