在Python的sklearn中,我正在使用随机梯度下降来进行多类分类,最小化对数损失函数。
clf = SGDClassifier(loss="log", penalty="l2")
当我对测试集执行交叉验证时,对于数据的每个拆分,我计算:
score = clf.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test)
分数是损失函数的评估吗?
对于每个交叉验证拆分,我的得分始终为0.0。那么这是否意味着我的分类器已正确标记了测试数据,还是这意味着我的准确率非常低?