小编Moo*_*sha的帖子

我想在 scikit learn 中实现自定义损失函数。我使用以下代码片段：

def my_custom_loss_func(y_true,y_pred):
   diff3=max((abs(y_true-y_pred))*y_true)
   return diff3

score=make_scorer(my_custom_loss_func,greater_ is_better=False)
clf=RandomForestRegressor()
mnn= GridSearchCV(clf,score)
knn = mnn.fit(feam,labm) 

传入的参数应该是什么my_custom_loss_func？我的标签矩阵称为labm. 我想计算实际输出和预测输出（通过模型）乘以真实输出之间的差异。如果我用labm代替y_true，我应该用什么代替y_pred？