scikit-learn报”ValueError: ‘auto’ is not a valid scoring value. Valid options are {scoring_options}. “的原因以及解决办法

问题原因

这个错误通常是因为在交叉验证中使用了不支持的评分参数。在交叉验证中，scoring参数是指定用于评估结果的度量方法的参数。如果使用了不支持的度量方法，则会报出此错误。

解决方案

要解决这个问题，您需要指定交叉验证中允许使用的度量方法的参数，具体方法如下：

1.使用sklearn.metrics.SCORERS.keys()方法查看可用的度量方法。

from sklearn.metrics import SCORERS

print(sorted(SCORERS.keys()))

2.指定交叉验证中允许使用的度量方法。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=10, scoring='accuracy') #这里指定使用accuracy度量方法

将上述代码中的'accuracy'替换为您想要使用的度量方法。确保所选度量方法在SCORERS中存在。

如果无法解决此问题，您还可以尝试使用make_scorer()方法来创建自定义度量方法的对象，并在交叉验证中使用它。有关更多信息，请参见Scikit-learn文档中有关交叉验证和度量方法的部分。