Python:在GridSearchCV中计分= 'recall‘

在GridSearchCV中，计分参数'recall'用于评估分类模型的性能。recall（召回率）是指在所有实际为正例的样本中，模型能够正确预测为正例的比例。

分类模型的性能评估指标通常包括准确率、精确率、召回率和F1-score等。而召回率主要关注模型对正例的识别能力，即尽可能多地找出所有真正的正例，减少漏报的情况。

在GridSearchCV中，通过设置计分参数为'recall'，可以使得模型在交叉验证过程中使用召回率作为评估指标。GridSearchCV是一个用于自动调参的工具，它通过遍历给定的参数组合，对模型进行训练和评估，最终找到最佳的参数组合。

对于Python语言，可以使用scikit-learn库中的GridSearchCV类来进行网格搜索和交叉验证。具体使用方法可以参考腾讯云机器学习平台提供的产品介绍链接：腾讯云机器学习平台-GridSearchCV

在使用GridSearchCV时，需要注意以下几点：

1. 确定评估指标：根据具体问题的需求，选择合适的评估指标。在某些情况下，召回率可能是更重要的指标，例如在医疗领域的疾病诊断中，希望尽可能减少漏诊的情况。
2. 参数范围设置：为了找到最佳的参数组合，需要事先确定参数的范围。可以通过设置参数的取值范围来进行搜索。例如，在网格搜索中可以指定不同的学习率、正则化参数等。
3. 交叉验证：为了准确评估模型的性能，需要使用交叉验证方法。交叉验证将数据集划分为多个子集，每次使用其中一部分作为验证集，其他部分作为训练集。通过多次交叉验证，可以得到更稳定的评估结果。

总之，GridSearchCV是一个用于自动调参和模型评估的工具，通过设置计分参数为'recall'，可以在交叉验证过程中使用召回率作为评估指标。在Python中，可以使用scikit-learn库中的GridSearchCV类来实现。