python - 如何在 scikit learn 中创建评分函数以考虑其他辅助变量？
问题描述
假设我有一个包含分类特征X, Y和标签的数据集Z。并假设这是一个二元分类问题。现在我想创建一个自定义记分器，它将计算与Z、Z_estimated和X == 0不同的 f1 分数，X == 1并取它们的加权平均值。我怎么做？我在 scikit-learn 文档中没有看到任何创建这样的自定义记分器的示例。
解决方案
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