Python中如何调用支持指标最小化函数进行分类器优化

在Python中，我们可以使用sklearn.metrics.make_scorer函数来创建一个支持指标最小化的函数。该函数需要传入两个参数：一个原始的评估函数和一个布尔值greater_is_better表示该指标是越大越好还是越小越好。

下面是一个使用make_scorer函数创建支持指标最小化函数的例子：

from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 创建一个支持指标最小化的函数
minimize_score = make_scorer(mean_squared_error, greater_is_better=False)

# 创建一个分类数据集
X, y = make_classification(random_state=42)

# 对数据进行归一化处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 创建一个分类器对象
clf = SVC()

# 创建一个参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10]}

# 使用GridSearchCV进行分类器的优化
grid_search = GridSearchCV(clf, param_grid, scoring=minimize_score)
grid_search.fit(X_scaled, y)

# 输出最佳参数和得分
print("Best Parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best Score: ", grid_search.best_score_)

在上面的例子中，我们使用mean_squared_error函数创建了一个支持指标最小化的函数minimize_score。然后，我们创建了一个分类数据集X, y并对数据进行归一化处理。接着，我们创建了一个SVM分类器对象clf和一个参数网格param_grid。最后，我们使用GridSearchCV进行分类器的优化，并通过best_params_和best_score_属性输出最佳参数和得分。

需要注意的是，make_scorer函数可以适用于各种各样的评估函数，不仅仅局限于回归问题中常用的均方误差函数。只需要根据具体情况选择合适的评估函数即可。