如何使用sklearn.metrics.make_scorer创建调整后的R平方记分器？

sklearn.metrics.make_scorer是scikit-learn库中的一个函数，用于创建自定义的评分器（scorer）。通过调整后的R平方记分器，我们可以根据特定需求对模型进行评估和选择。

要使用sklearn.metrics.make_scorer创建调整后的R平方记分器，可以按照以下步骤进行：

导入所需的库和模块：

from sklearn.metrics import make_scorer, r2_score

定义一个自定义的评分函数，用于计算调整后的R平方分数。这个函数应该接受两个参数：真实值（y_true）和预测值（y_pred）。

def adjusted_r2_score(y_true, y_pred):
    n = len(y_true)
    p = X.shape[1]  # 假设X是特征矩阵，p是特征数量
    r2 = r2_score(y_true, y_pred)
    adjusted_r2 = 1 - (1 - r2) * (n - 1) / (n - p - 1)
    return adjusted_r2

使用make_scorer函数创建调整后的R平方记分器。将自定义的评分函数和需要优化的评分方向（greater_is_better=True表示分数越高越好）作为参数传递给make_scorer函数。

adjusted_r2_scorer = make_scorer(adjusted_r2_score, greater_is_better=True)

现在，我们已经成功创建了一个调整后的R平方记分器（adjusted_r2_scorer），可以在scikit-learn的模型选择和评估过程中使用它。例如，可以将其用作交叉验证的评分指标：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=adjusted_r2_scorer)

在上述代码中，我们使用交叉验证评估了一个线性回归模型（LinearRegression），并使用调整后的R平方记分器（adjusted_r2_scorer）作为评分指标。

请注意，以上代码中的X和y分别表示特征矩阵和目标变量。在实际使用时，需要根据具体情况进行替换。

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