我的问题似乎类似于this one但那里没有可靠的答案。
我正在进行多类多标签分类，为此我定义了自己的评分器。然而，为了有refit参数并获得模型的最佳参数，最后我们需要引入一个评分函数来进行改装。如果我这样做，我会收到以下错误missing 1 required positional argument: 'y_pred'。 y_pred 应该是拟合的结果。但不确定这个问题从何而来以及如何解决。
下面是代码：
scoring = {'roc_auc_score':make_scorer(roc_auc_score),
'precision_score':make_scorer(precision_score, average='samples'),
'recall_score':make_scorer(recall_score, average='samples')}
params = {'estimator__n_estimators': [500,800],
'estimator__max_depth': [10,50],}
model = xgb.XGBClassifier(n_jobs=4)
model = MultiOutputClassifier(model)
cls = GridSearchCV(model, params, cv=3, refit=make_scorer(roc_auc_score), scoring = scoring, verbose=3, n_jobs= -1)
model = cls.fit(x_train_ups, y_train_ups)
print(model.best_params_)
你应该使用refit="roc_auc_score"，您字典中得分手的名字。从the docs:
对于多个指标评估，这需要是str表示评分器，用于找到最后重新拟合估计器的最佳参数。
使用可调用的refit有不同的目的：可调用的应该采取cv_results_听写并返回best_index_。这解释了错误消息：sklearn is试图通过cv_results_到你的 auc 评分器函数，但该函数应该带有参数y_true and y_pred.
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