scikit-learn中的cross_val_score函數(shù)可以通過交叉驗證評估分?jǐn)?shù)，非常方便，但是使用過程中發(fā)現(xiàn)一個問題，就是在cross_val_score的文檔中對scoring的參數(shù)并沒有說明清楚。

原始文檔如下：

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

文檔中對scoring參數(shù)是這樣描述的：

scoring : string, callable or None, optional, default: None

A string (see model evaluation documentation) or a scorer callable object / function with signature scorer(estimator, X, y).

如果我們要指定一種評價參數(shù)，那怎么辦呢？比如希望使用roc_auc來做評價指標(biāo)，是不是寫成cross_val_score(clf, X, y, scoring = 'roc_auc')就可以了呢？

其實關(guān)于scoring有另外一個文檔做詳細(xì)描述，我們只需要引用這里的指標(biāo)即可：

參考文檔：

https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter