怎么自定义sklearn GridSearchCV中评估函数的阈值

可能你需要用make_scorer自己定义一个scoring了，然后在GridSearchCV把scoring=你的scoring函数名

-----二更-----

也可以不用make_scorer，自己定义一个，在自己定义的scoring里面调用predict_proba得到概率

下面是一个例子

def my_scorer(clf, X, y_true):
    class_labels = clf.classes_
    y_pred_proba = clf.predict_proba(X)
    error = ...
    return error

gs = GridSearchCV(estimator=KNeighborsClassifier(),
                  param_grid=[{'n_neighbors': [6]}],
                  cv=5,
                  scoring=my_scorer)