我有一个分类器：
classifierLogCV = LogisticRegressionCV()
classifierLogCV.fit(X_train,y_train)
这给了我很好的回归。我有一个特定的成本函数；假阴性的费用为$ 1，假阳性的费用为$ 20。
我可以尝试将每个点作为阈值，计算FN * 1 + FP * 20，并找到最小值以获取成本，但是我想知道sklearn是否具有任何内置函数可以执行此操作，以及语法如何是。
给定分类器和fp fn成本，是否有内置的python函数来求解最佳阈值？
•
问答
mmrldb 回答：给定分类器和fp fn成本，是否有内置的python函数来求解最佳阈值？
暂时没有好的解决方案，如果你有好的解决方案，请发邮件至：iooj@foxmail.com