首页ValueError: 'RMSE' is not a valid scoring value. Use sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) to get valid options.

ValueError: 'RMSE' is not a valid scoring value. Use sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) to get valid options.

时间: 2024-04-12 17:31:14 浏览: 262

这个错误是因为在使用 Scikit-learn 库的模型评估函数时，指定了一个无效的评估指标 "RMSE"。Scikit-learn 中并没有直接提供 RMSE 作为内置的评估指标，但可以通过计算 MSE 并取其平方根得到 RMSE。下面是一个示例，展示如何使用 Scikit-learn 计算 RMSE： ```python import numpy as np from sklearn.metrics import mean_squared_error # 假设有真实值和预测值 y_true = np.array([1, 2, 3]) y_pred = np.array([1.2, 1.8, 3.2]) # 计算 MSE mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) # 计算 RMSE rmse = np.sqrt(mse) print("RMSE:", rmse) ``` 如果你想在 Scikit-learn 的模型评估函数中使用 RMSE，可以自定义一个包装函数来计算 RMSE，并将其作为评估指标传递给模型评估函数。以下是一个示例： ```python import numpy as np from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error from math import sqrt # 自定义 RMSE 评估指标 def rmse(y_true, y_pred): mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) return sqrt(mse) # 将 RMSE 包装成 Scikit-learn 的评估指标 rmse_scorer = make_scorer(rmse, greater_is_better=False) # 在模型评估函数中使用 RMSE model.evaluate(X_test, y_test, scoring=rmse_scorer) ``` 通过这种方式，你可以在 Scikit-learn 的模型评估函数中使用 RMSE 作为评估指标。记住，这只是一种自定义的方法，Scikit-learn 并没有原生支持 RMSE 作为评估指标。

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