"scoring must return a number" cross_val_score scikit-learn 错误

Question

也许这是一个愚蠢的问题，但我不明白下面代码中的函数 cross_val_score 给我的错误。也许答案是 X 样本的格式，看到这正是崩溃消息中显示的内容，但我不知道如何修复。这是我项目中的一段代码，带有一些随机值。

import numpy as np
from sklearn import mixture,cross_validation

np.random.seed(0)
n_samples = 300
C = np.array([[0., -0.7], [3.5, .7]])
X = np.r_[np.dot(np.random.randn(n_samples, 2), C),
          np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([20, 20])]

clf = mixture.GMM(n_components=2, covariance_type='full')
score = cross_validation.cross_val_score(clf, X)

给我错误：

ValueError: scoring must return a number, got (<type 'numpy.ndarray'>) instead

Answer 1

我认为这可能是 scikit 中的一个问题。 cross_val_score 最终会为传递给它的任何估计器调用 score 函数。通常，score（例如 KMeans）returns a float。当 KMeans 估计器传递给 cross_val_score 时，一切正常：

>>> clf = cluster.KMeans()
>>> score = cross_validation.cross_val_score(clf, X)
# (no error)

注意 score 的 return 类型：

>>> clf = cluster.KMeans()
>>> clf.fit(X)
>>> type(clf.score(X))
numpy.float64

当在 GMM 和 array is returned 上调用 score 时。

>>> clf = mixture.GMM()
>>> clf.fit(X)
>>> type(clf.score(X))
numpy.ndarray

因为 cross_val_score 依赖于 clf.score() return 浮点数，所以您看到的错误消息是有道理的。

解决方法是为 cross_val_score 提供您自己的记分器。例如，要取 GMM.score() 的得分 return 的平均值，创建此评分函数：

>>> scorer = lambda est, data: np.mean(est.score(data))

然后你可以将这个得分手作为参数传递给cross_val_score:

>>> score = cross_validation.cross_val_score(clf, X, scoring=scorer)

这样就避免了错误，我认为应该或多或少地做你正在寻找的事情。我不确定平均值是否一定是总结分数的最佳方式，尽管它看起来很合理。但是从这里您可以定义自己的方法。

"scoring must return a number" cross_val_score scikit-learn 错误

"scoring must return a number" cross_val_score error in scikit-learn

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