Sklearn Learning Curve 中 Scoring 参数详解：评估指标选择指南

Sklearn 的 learning_curve 函数中，Scoring 参数用于指定评估模型性能的指标。可使用的指标取决于所选的模型和任务类型。

常用评估指标：

1. 分类任务：
   • 'accuracy'：准确率
   • 'precision'：精确率
   • 'recall'：召回率
   • 'f1-score'：F1 分数
   • 'roc_auc'：ROC 曲线下的面积
2. 回归任务：
   • 'r2_score'：R 平方
   • 'mean_absolute_error'：平均绝对误差
   • 'mean_squared_error'：均方误差

详细参考：

具体可参考对应模型的官方文档，获取更详细的评估指标信息和使用指南。