我使用支持向量回归作为GridSearchCV中的估算器.但我想改变错误函数:而不是使用默认值(R平方:确定系数),我想定义我自己的自定义错误函数.
我尝试用一个make_scorer,但它没有用.
我阅读了文档并发现可以创建自定义估算器,但我不需要重新制作整个估算器 - 只有错误/评分函数.
我认为我可以通过将可调用者定义为得分者来实现,就像在文档中所说的那样.
但我不知道如何使用估算器:在我的情况下SVR.我是否必须切换到分类器(例如SVC)？我将如何使用它？
我的自定义错误功能如下:
def my_custom_loss_func(X_train_scaled, Y_train_scaled):
error, M = 0, 0
for i in range(0, len(Y_train_scaled)):
z = (Y_train_scaled[i] - M)
if X_train_scaled[i] > M and Y_train_scaled[i] > M and (X_train_scaled[i] - Y_train_scaled[i]) > 0:
error_i = (abs(Y_train_scaled[i] - X_train_scaled[i]))**(2*np.exp(z))
if X_train_scaled[i] > M and Y_train_scaled[i] > M and (X_train_scaled[i] - Y_train_scaled[i]) < 0:
error_i = -(abs((Y_train_scaled[i] - X_train_scaled[i]))**(2*np.exp(z)))
if X_train_scaled[i] > M and Y_train_scaled[i] …