我刚刚安装了scikit 0.14,这样我就可以探索多标签指标的改进。我使用hamming损失度量和分类报告获得了一些积极的结果,但无法使混淆矩阵工作。同样在分类报告中,我无法传递标签数组并在报告中打印标签。下面是代码。是我做错了什么,还是它还在开发中?
import numpy as np
import pandas as pd
import random
from sklearn import datasets
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier
f
我是ML及其概念的新手,我正在尝试使用sklearn实现SVR来解决房价问题。当我拟合模型时,我收到了这个错误
'type 'exceptions.ValueError'>, ValueError("Mix type of y not allowed, got types set(['continuous', 'multiclass'])",), <traceback object at 0x000000001493E388>v'
这是我的简单尝试:
import numpy as np
impo
这是我在StackOverflow上的第一篇文章!我正在使用MLPRegressor为我的问题生成一个二进制类多输出预测。一旦得到了我的预测,我就使用numpy.round()对所有的值进行舍入,这样我就可以使用accuracy_score(因为准确性评分只适用于分类问题)。在此之后,当我得到以下错误时,我尝试使用sklearn.metrics.accuracy_score:
ValueError: Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicator and multiclass-multioutput t
我已经预测了验证数据的输出,它是单标签多类分类器。我已经运行了多个分类器。我想在一个单独的图中画出它们每一个的PR曲线。我不能那样做。有什么建议吗?
For a single classifier, the dataframe with results look like this :
label predictedAns predictedProb
1 2 0.999281
2 2 0.999754
2 2 0.999754
3 3
我有一个多标签分类器产生的结果,我想要计算微观和宏观精度,回忆和F1分数使用sklearn.metrics在python,但不太清楚如何。
我有两个二进制稀疏矩阵,dataOUT和dataGT,它们分别代表同一数据集的分类结果和基本真理。这两个矩阵都是nLabels X nSamples大小的。每个样本都可以用一个或多个标签标记,所以如果分类器用dataOUT[i,j]标记jth样本,则为0,则为0。
对于任何给定的类i,我可以通过从dataOUT中提取i第四行来轻松地计算规则精度、召回和F-得分,而dataGT可以将这些数据提供给sklearn.metrics.precision_recal
因此,我试图(只是为了好玩)根据电影的描述对电影进行分类,其想法是“标记”电影,因此给定的电影可能同时是“动作”和“幽默”。
通常,当使用文本分类器时,您得到的是给定文本所属的类,但在我的示例中,我希望将文本分配给1到N标记。
目前,我的训练集应该是这样的
+--------------------------+---------+
| TEXT | TAG |
+--------------------------+---------+
| Some text from a movie | action |
+--------------
在spacy的文本分类示例中,有两个标签指定了正和阴性。因此,猫的得分被表示为
cats = [{"POSITIVE": bool(y), "NEGATIVE": not bool(y)} for y in labels]
我正在使用多标签分类,这意味着我有两个以上的标签标记在一个文本中。我增加了我的标签
textcat.add_label("CONSTRUCTION")
为了指定我用过的猫分数
cats = [{"POSITIVE": bool(y), "NEGATIVE": not bool(y)} for y