是否有一个scikit学习功能，可以对我的数据集执行交叉验证，不仅输出总体、精度、召回率和f分数，还可以输出每个类别标签的所有精度、召回率和f分数。
浏览 6提问于2020-02-18得票数 0
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我是交叉验证一个学习分类器模型，并希望快速获得平均值的精确度，召回和f-得分。我如何才能获得这些价值？我不想自己编写交叉验证代码，而是使用函数cross_validation.cross_val_score。是否可以通过提供适当的评分函数来使用此函数来获得每个标签的预期平均值？
浏览 0提问于2015-05-22得票数 1
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我使用R中的h2o包创建了GBM的笛卡尔网格，并将每个模型的交叉验证指标保存在数据帧中。因此，对于每个模型，我将结果存储在model@model$cross_validation_metrics_summary中。在model@model$cross_validation_metrics_summary中，用于计算F1和F2分数、精确度、召回率和特异性的<
浏览 9提问于2019-09-18得票数 0
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我试图在10倍交叉验证中获得正负类的精确度和召回率的平均值。我的模型是一个二进制分类器。
我运行了下面的代码，不幸的是，它只返回了正类的平均精度和召回率。我如何告诉算法返回负类的平均精度和召回率分数呢？from sklearn.metrics import make_scorer, accur
浏览 17提问于2020-02-10得票数 0
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我正在寻找关于在SpaCy的自定义NER培训中提高召回率的建议(可能是通过超参数或不同的优化器)。 我目前正在训练SpaCy 2.2.3，以提取美国股票报价器作为自定义实体类型。我已经训练了大约40K个带有标记的新闻故事，这些新闻故事中标识了报价器，并尝试了使用默认超参数的默认Adam优化器。在测试集上，训练了30个时期(尽管我发现它们也与20个时期相似)后的统计数据如下: f1: 0.802480422943912
浏览 15提问于2019-12-21得票数 0
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我见过的某个地方 'precision_score': make_scorer(precision_score), cv=skf, return_train_score=True, n_jobs=-1)
在评分中使用这些值的目的是什么，即精确度、召回率、准确性？这是grid
浏览 2提问于2018-09-27得票数 8
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每个类可以是0或1。我应该使用什么度量来评估我的模型。我可以使用Precision，Recall，F-measure来评估模型吗？
浏览 1提问于2019-07-08得票数 0
我有一个包含二进制分类问题的不平衡数据集。我已经构建了随机森林分类器，并使用k折交叉验证10折。0.60333333 0.52333333 0.73 0.75333333 0.72 0.7我通过计算结果的平均值和标准差来计算精确度print("Accuracy: %.3f%% (%.3f%%)") % (results.m
浏览 1提问于2017-10-06得票数 12
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sklearn上有一个评估指标，它是f1- score (也存在f-beta score)。当它是大或小时，它表示什么。如果我们把公式放在一边，我应该从f分值中理解什么？
浏览 3提问于2017-08-30得票数 6
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我想执行一个随机森林模型，所以我将我的数据拆分为70%的训练数据和30%的测试数据。我对我的训练数据(70%)应用了交叉验证程序，并获得了交叉验证的精度。之后，我在测试数据(30%)上测试我的模型，然后我有了另一个澄清。提前谢谢。
浏览 10提问于2018-09-08得票数 0
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将文档分类为多个类别
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我在Postgres数据库中存储了大约30万个文档，这些文档带有主题类别(总共大约有150个类别)。我还有另外15万个还没有分类的文档。我正在尝试找到对它们进行程序化分类的最佳方法。我的问题是，我没有足够的内存来一次训练所有150个categoies/300k文档上的NaiveBayesClassifier (5个类别的训练使用8 8GB)。此外，随着我对更多类别的训练，分类器的准确性似乎会下降(2个<em
浏览 0提问于2010-06-25得票数 33
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我已经运行了RandomForestClassifier和MLPClassifier模型，我收到的准确率和f1得分分别为83%和39%，而不是86%和34%。我的数据集不平衡，一个类中有523个，另一个类中有91个，它有22个特征。当我尝试使用网格搜索交叉验证优化我的模型时，我对两个模型的准确率都略有提高，但我的f1分数下降到0%，这可能是什么原因？
浏览 3提问于2021-03-12得票数 0
我正在用Spark ML做一个随机森林的多类预测。
对于spark ML中的这个MulticlassClassificationEvaluator()，是否可以通过每个类标签获得精确度/召回率？目前，我只看到所有类的精确度/召回率结合在一起。
浏览 6提问于2016-12-28得票数 12
我正在尝试绘制多类分类问题的ROC曲线，代码取自https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_roc.html我从神经模型中传递标签和预测的softmax概率。我得到以下错误 UndefinedMetricWarning: Precision and F-score are ill-defined and being set to 0.0 in labelsplt.plot(f
浏览 84提问于2019-05-05得票数 0
我想计算web服务排名算法的精确度和召回率。我在数据库中有不同的web服务。
客户在他/她的搜索中指定一些条件。根据用户的需求，我们的算法应该为数据库中的每个web服务分配一个分数，并检索得分最高的web服务。我已经在网上搜索并阅读了这个网站上关于这个话题的所有问题，我知道精确度和召回</em
浏览 1提问于2014-10-15得票数 1
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我正在使用多类分类问题，并使用XGBoost解决。唯一类的数量是7。我没有任何可以在Python中尝试的编码线索。我需要每个班级的平均精确度。是否有任何数学公式来计算每一类的准确率。1 15
SVM Classificatio
浏览 49提问于2019-08-17得票数 0
我正在训练一个多标签分类模型来检测衣服的属性。我在Keras中使用迁移学习，重新训练vgg-19模型的最后几层。我使用的是深度时尚数据集。那么，我可以使用哪些指标
浏览 1提问于2019-12-15得票数 12
我正在研究一个使用NSL-KDD数据集的入侵分类问题。在应用递归特征消除技术后，我使用了10个特征(42个中的10个)进行训练，使用随机森林分类器作为估计器参数，基尼指数作为分裂决策树的标准。在训练分类器之后，我使用相同的分类器来预测测试数据的类别。我的交叉验证分数(准确性，精确度，召回率，f-分数)使用sklearn的
浏览 2提问于2019-06-09得票数 0
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在模型中，精确性和召回是相同的。
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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。分类不平衡：
标签0代表所有标签的30% 标签1代表所有标签<e
浏览 4提问于2020-07-08得票数 3
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下面几行是示例代码，我可以在其中计算准确率、精确度、召回率和f1分数。如何计算分层K折交叉验证的假阳性率(FPR)？from sklearn.metrics import make_scorer, accuracy_score, precision_score, recall_score, from'precision' : make_scorer(preci
浏览 32提问于2021-11-14得票数 1
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