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如何在sklearn cross_validate中获得单次运行的混淆矩阵?

在sklearn的cross_validate函数中,无法直接获得单次运行的混淆矩阵。cross_validate函数是用于交叉验证的,它会将数据集划分为训练集和测试集,并进行多次训练和评估。每次训练和评估都会返回一个模型的性能指标,如准确率、精确率、召回率等,但不包括混淆矩阵。

如果需要获得单次运行的混淆矩阵,可以使用sklearn的cross_val_predict函数结合sklearn的confusion_matrix函数来实现。cross_val_predict函数可以返回每个样本的预测结果,然后可以使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn import datasets
from sklearn import svm

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 创建分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)

# 使用cross_val_predict进行交叉验证,并返回每个样本的预测结果
y_pred = cross_val_predict(clf, X, y, cv=5)

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y, y_pred)
print(cm)

在上述代码中,我们使用了sklearn的SVC分类器和Iris数据集作为示例。首先,我们创建了一个分类器clf。然后,使用cross_val_predict函数进行交叉验证,并将预测结果保存在y_pred中。最后,使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵,并打印输出。

需要注意的是,cross_val_predict函数默认使用的是k折交叉验证,其中k的值可以通过cv参数进行设置。在示例代码中,我们将cv设置为5,即使用5折交叉验证。

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