Configuración del parámetro de puntuación de la función Cross_val_score en scikit-learn

La función cross_val_score en scikit-learn es muy conveniente para evaluar puntuaciones mediante validación cruzada, pero se descubrió un problema durante el uso, es decir, los parámetros de puntuación no están claramente indicados en la documentación de cross_val_score.

El documento original es el siguiente:

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html#sklearn.model_selection. cross_val_score

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La documentación describe los parámetros de puntuación de la siguiente manera:

puntuación: cadena, invocable o Ninguno, opcional, predeterminado:

Una cadena (consulte la documentación de evaluación del modelo) o Un objeto/función invocable de anotador con anotador de firma (estimador, X, y).

¿Qué pasa si queremos especificar un parámetro de evaluación? Por ejemplo, si desea utilizar roc_auc como métrica de evaluación, ¿no sería suficiente escribir cross_val_score(clf, X, y, scoring = 'roc_auc')?

De hecho, hay un documento separado sobre la puntuación que lo describe en detalle, por lo que solo citaremos la métrica aquí:

Referencias:

https: //scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluación.html# parámetro de puntuación