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我正在使用 scikit-learn 来评估我在 tensorFlow 中实现并由 TensorFlow 估计器包装的神经网络：

import tensorflow.contrib.learn as skflow
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score

...

def my_model(X,y):
    ...
    ...
    return skflow.models.logistic_regression(h_drop, y)

def main():
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data,labels,test_size=0.1, random_state=3)`
    classifier = skflow.TensorFlowEstimator(model_fn=my_model, n_classes=2,batch_size=64,steps=5,optimizer='Adam',learning_rate=1e-4)
    classifier.fit(X_train, y_train)
    cross_val_score(classifier, data, y=labels, cv=10)


cross_val_score导致以下错误：

TypeError：如果没有指定评分，则传递的估计器应该有一个'score'方法。估计器 TensorFlowEstimator(steps=5, batch_size=64, continue_training=False, verbose=1, n_classes=2, learning_rate=0.0001, clip_gradients=5.0, class_weight=None, params=None, optimizer=Adam) 没有。


当我定义如下所示的评分方法时：

from sklearn import  metrics

cross_val_score(classifier, data, y=labels, cv=10,scoring=metrics.f1_score)

发生以下错误：

评分值看起来像是一个度量函数而不是一个记分器。记分员应该需要一个估算器作为其第一个参数。请使用make_scorer将指标转换为记分员。

当我使用make_scorer时，如下所示：

cross_val_score(classifier, data, y=labels, cv=10,scoring=metrics.make_scorer(metrics.accuracy_score))

发生以下错误：

new_object = klass(**new_object_params) TypeError: init () got an unexpected keyword argument 'params'

任何想法？

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