如何计算OneVsRestClassifier的预测准确率和F1得分？>>> from sklearn import datasets>>> from sklearn.svmimport LinearSVC>>> X, y
浏览 55提问于2019-09-05得票数 0
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现在，我在sklearn中使用OneVsRestClassifier而不是GradientBoostingClassifier。它可以工作，但只使用了我的CPU中的一个内核。在我的数据中，我有大约45个特征，任务是使用二进制(布尔)数据预测大约20列。度量是平均平均精度(map@7)。如果你有一个简短的代码示例要分享，那就太好了。
浏览 3提问于2016-12-02得票数 23
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有了科学知识，我们就能计算出精度值和预测概率输出.为了计算精度值，学习精度/召回函数以真实目标值和预测目标概率(可以是目标分数或非阈值决策度量)作为输入，但计算的精度阵列与给定的预测概率长度不相同(精度长度在给定的概率输出下，是否有可能计算精度？
浏览 0提问于2021-10-28得票数 -1
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我正在使用R中的randomForestSRC包来创建生存森林。我有训练和测试数据集。通过使用训练数据集，生长树(随机森林)，并使用测试集，进行预测。现在我想要得到预测生存输出的精度，我可以从预测output.But中获得错误率参数，不知道这是不是模型的精度，或者我们必须计算它的精度。当我搜索相同的内容时，我可以看到正态随机森林的准确性可以使用混淆矩阵来计
浏览 8提问于2016-11-14得票数 2
我有一个包含目标变量的数据集，该变量可以有7个不同的标签。我的训练集中的每个样本只有一个目标变量的标签。我尝试了下面的代码，但每个样本只有一个分类。from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifie
浏览 3提问于2016-07-16得票数 8
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当问题是回归问题时，如何计算精度？然后我意识到回归的问题是没有精确的概念，然后我开始想，这个精度是如何计算的？我猜想，当回归问题中的度量是“精度”时，精度</e
浏览 1提问于2019-09-01得票数 1
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给出一个预测的序列和实际的序列，我想计算它的精度和准确性，例如:注意这些序列只包含0, 1 or -1实际顺序：-1,1,0,1,-1,1,0,1,0,-1
我知道精度是用这个tp/tp+fp来计算的，精度是用tp + tn /tp + tn + fp + fn来计算的。但是因为我有-1
浏览 0提问于2018-03-11得票数 1
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首先，我要说，在机器学习方面，我完全是个菜鸟，所以如果这是个愚蠢的问题，请原谅我。
我想知道是否有一种方法可以将一行映射到多个目标类。我可以用不同的目标放两句相同的句子吗，或者这会扭曲最终模型吗？
浏览 3提问于2017-07-17得票数 1
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在模型中，精确性和召回是相同的。
、、、、
我正在从事一个多分类项目，我注意到，无论我运行哪个分类器，模型中的精度和召回都是相同的。
分类问题有三个不同的类别。数据的体积相当小，13k实例分为测试(0.8)和训练(0.2)。我正在比较不同的分类器，以后重点放在最有前途的分类器上。在计算每个模型的精度和回忆时，我注意到它们在模型中总是相同的。由于精确性和召回的计算方法，当错误的负面预
浏览 4提问于2020-07-08得票数 3
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我试图用LinearSVC和OneVsRestClassifier计算支持向量机模型中的每一种预测概率，但得到了误差。AttributeError: 'LinearSVC' object has no attribute 'predict_proba'model = Pipeline([('vectorizer', CountVectorizer(ngram_range=(1,2))),
('tfidf
浏览 1提问于2018-10-29得票数 1
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我有一个使用sklearn Pipeline和OneVsRestClassifier训练的模型，我正尝试将其部署到云ML引擎，但是当我使用以下命令时：Pipeline([('tfidf', tfidf), ('clf', OneVsRestClassifier
浏览 8提问于2019-03-27得票数 0
我有两个数组，第一个是“实际”，第二个是“预测”。这里有三个班。A=np.array([1,1,1, 2,3])上述阵列表示第三和第四元素未被准确预测。我想知道当我通过下面的代码计算两个数组之间的平均精度时，它显示了_ 0.59_>out: 0.59count1
浏览 3提问于2015-07-26得票数 0
Sklearn计算多标签问题的 ()作为子集精度:只有当每个预测标签都是正确的时，每个预测才被算作正确。Keras的默认'accuracy'是二进制精度： return K.mean(K.equal(y_true, K.round(y_pred我认为K.equal会计算每个元素的相等性，对吧？我如何让它计
浏览 0提问于2017-08-01得票数 2
我有一个经过训练的OneVsRestClassifier (scikit-learn)。clf = OneVsRestClassifier(LogisticRegression(C=1.2, penalty='l1')).fit(X_train, y_train)
我想找出我的测试数据的损失我使用了log_loss函数，但它似乎不起作用，因为我有多个类作为每个测试用例的输出。我做什么好？
浏览 1提问于2016-06-29得票数 3
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我已经将我的文本分类改进为主题模块，从简单的word2vec到管道tfidf和OneVsRestClassifier (使用sklearn)。它确实改进了分类，但是使用word2vec，我能够计算每个主题的匹配百分比，而使用OneVsRestClassifier，我可以得到与特定主题匹配或不匹配的结果。有办法用OneVsRestClassifier来看分类的百分比吗？
我说的不是评估训练的表现，而是
浏览 0提问于2017-03-30得票数 1
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我试图用不同的机器学习算法，以不同的技术指标为特征来预测股票价格的走势。我打算预测，股价将在未来14天和30天前上涨或下跌1天。data$class &l
浏览 2提问于2022-06-20得票数 0
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我使用来自的实体链接模型来预测一组文档。因为它们实际上并没有解释如何计算精度、召回和F1。因此，我使用实际的标记创建了一个dataframe，并从测试数据中预测了标记。:sushi soso我在想，基于这个，我是否能够自己计算精度
浏览 4提问于2022-01-29得票数 0
它是L分类器中最好的还是平均的？同样，这组参数是否代表L分类器中最好的得分者？第二个问题
基于这样一个事实，如果我是对的，OneVsRestClassifier实际上为每个标签构建了L分类器，人们可以期望访问或观察每个标签的性能。但是，在上面的例子中，如何从L对象中获得GridSearchCV分数呢？因此，“全局”预测只是‘序贯’L个人预测，而第二个问题则由解决。但是，如果一个元分类器OneVsRestClassifier</
浏览 5提问于2015-11-18得票数 7
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我在Tensorflow中作为eval_metrics注册精度和召回率时遇到了问题。我的标签和预测没有相同数量的元素，所以我不能使用已经内置的函数。我有计算精度和召回率的函数，但是我似乎不能得到precision_update_op和recall_update_op。你知道我怎么才能从标签，预测和前面提到的计算精度和召回率的函数中得到它吗？谢谢
浏览 3提问于2018-07-28得票数 0
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