python - sklearn 中以度量为参数的回归分数

Question

我正在寻找 sklearn 解决方案来获得回归分数，而无需事先了解指标，这样我就可以做类似的事情

score = regression_score(y_true, y_pred, metric="mean_squared_error")

现在我正在使用多个 if 语句并调用看起来丑陋的不同函数，例如

if metric == "mean_squared_error":
   score = sklearn.metrics.mean_squared_error(y_true, y_pred)
if metric == "neg_mean_squared_error:
   ...

Answer 1

您可以使用getattr来加载所需的函数。请使用以下修改后的函数:

import sklearn.metrics

def regression_score(y_true, y_pred, metric):
    function = getattr(sklearn.metrics, metric)
    return function(y_true, y_pred)

SAMPLE OUTPUT

import numpy as np
y_true = np.array([2,3,4,1])
y_pred = np.array([1,3,1,2])

regression_score(y_true,y_pred,"mean_absolute_error")
1.25

regression_score(y_true,y_pred,"mean_squared_error")
2.75

所以基本上你只要有一个没有 if 条件的函数就可以完成你的工作。