为hyperopt-sklearn设置评分方法

是为了在超参数优化过程中评估模型性能的方法。hyperopt-sklearn是一个基于hyperopt库的自动化机器学习工具，它可以通过搜索算法自动选择最佳的超参数组合。

评分方法的选择取决于具体的问题和数据集。以下是一些常见的评分方法：

1. 准确率（Accuracy）：准确率是分类问题中最常用的评估指标，它表示模型预测正确的样本数占总样本数的比例。在二分类问题中，可以使用sklearn.metrics.accuracy_score函数计算准确率。
2. 精确率（Precision）和召回率（Recall）：精确率和召回率是在不平衡数据集中常用的评估指标。精确率表示模型预测为正例的样本中真正为正例的比例，召回率表示模型正确预测为正例的样本占所有正例样本的比例。可以使用sklearn.metrics.precision_score和sklearn.metrics.recall_score函数计算精确率和召回率。
3. F1值（F1-score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了两者的性能。可以使用sklearn.metrics.f1_score函数计算F1值。
4. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：均方误差是回归问题中常用的评估指标，它表示预测值与真实值之间的平均差的平方。可以使用sklearn.metrics.mean_squared_error函数计算均方误差。
5. R2分数（R2 Score）：R2分数是回归问题中常用的评估指标，它表示模型对目标变量的解释能力。R2分数越接近1，表示模型对目标变量的解释能力越好。可以使用sklearn.metrics.r2_score函数计算R2分数。

根据具体的问题和数据集，选择适合的评分方法进行模型性能的评估。在hyperopt-sklearn中，可以通过定义一个评分函数来设置评分方法。评分函数应该接受模型预测结果和真实标签作为输入，并返回一个评估指标的值。

以下是一个示例评分函数的代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score

def score_func(y_true, y_pred):
    return accuracy_score(y_true, y_pred)

在使用hyperopt-sklearn进行超参数优化时，可以将评分函数传递给HyperoptEstimator的scoring_func参数，例如：

from hyperopt import tpe
from hyperopt import fmin
from hyperopt import Trials
from hyperopt import STATUS_OK
from hyperopt import space_eval
from hyperopt import hp
from hyperopt import HyperoptEstimator

estim = HyperoptEstimator(classifier=hyperopt.sklearn.svm.SVC,
                          preprocessing=[],
                          algo=tpe.suggest,
                          max_evals=100,
                          scoring_func=score_func)

best_model = estim.fit(X_train, y_train)

在上述示例中，score_func函数被传递给HyperoptEstimator的scoring_func参数，用于评估模型性能。