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我想要获得每个类(我有4个类)和每个交叉验证折叠的F1分数。clf是我训练的模型，X_test是测试集的特征，y_test是测试集的标签。因为我做的是5折交叉验证，所以我应该在第一折中为每个班级获得4分的F1分数，在第二折中获得4分。总共20个。我能用python简单地做到这一点吗？下面这行代码将给出所有<em
浏览 23提问于2020-05-07得票数 0
在python中，我使用随机梯度下降来执行多类分类，以最小化日志损失函数。clf = SGDClassifier(loss="log", penalty="l2")score = clf.fit(X_train, y_train).score(X_test, y_test)
是评价损失函数的分数？对于每一个交叉验证分割，我的</
浏览 5提问于2015-10-20得票数 3
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我可以在使用f1时获得train_test_split分数，然后得到分类报告，如下所示： knn_cv = KNeighborsClassifier(n_neighbors)
浏览 3提问于2022-03-24得票数 1
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我正在用随机森林(分类)训练我的模型，并试图完全掌握以下概念。但是，OOB评分是一个表示您的验证集有多好的表示，那么对于模型对您的<
浏览 3提问于2021-05-11得票数 0
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我目前正在研究Kaggle的泰坦尼克号数据集。数据集不平衡，几乎为61.5 %的负类和38.5个正类。
我把我的训练数据集分为85%的训练集和15%的验证集。选择了一个支持向量分类器作为模型。我在训练集上做了10倍的分层交叉验证，并且我试图找到最佳的阈值来最大化每个褶皱的f1分数。平均所有在验证折叠上获得<em
浏览 0提问于2021-06-16得票数 5
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我正在处理一个多模态分类问题(与Keras)。我有三个不同班级的1000、5000和10000个样本。我想做一个五倍交叉验证，以选择最好的预培训深入学习模式的部署。我包括在模型训练期间的课堂重量，以便给较少发音的课程更多的权重。对于给定的折叠，我将使用这三个类的200、1000和2000样本进行验证。在这种情况下，精确性是一个很好的预测手段吗？或
浏览 0提问于2018-01-26得票数 3
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为了我的研究，我用CNN建立了一个三维图像分类模型。我只有5000张图像，训练用4500张图像，测试集用500张图像。我尝试了不同的结构和参数的训练和F1评分和训练集的准确性高达0.9。幸运的是，我没有花很多时间来寻找这些设置的高精度。我的问题是，是否有必要进行验证？当我当时参加机器学习课程时，我被教导使用一个验证
浏览 0提问于2018-03-02得票数 1
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我有一个多类分类问题要解决，这是高度不平衡的。很明显，我做的是过采样，但是我用过采样的数据集进行交叉验证，结果我应该在列车和验证集中重复数据。我使用的是lightgbm算法，但令人惊讶的是，交叉验证分数和未见数据集上的分数之间并没有太大的差别。不过，我只想知道，在过度采样数据集之后是否可以进行交叉</e
浏览 0提问于2019-01-21得票数 4
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我正在训练三个班级，其中一个占主导地位的班级约占80%，其他两个班级甚至。我能够使用欠采样/过采样技术来训练模型，以获得67%的验证准确率，这对于我的目的来说已经相当不错了。问题是这种性能只存在于平衡的验证数据上，一旦我用不平衡的数据对样本外进行测试，它似乎就偏向于甚至类预测。我也尝试过使用加权损失函数，但在样本之外也没有什么乐趣。有没有好的方法来确保验证性能的转换？我曾尝试使用auroc
浏览 6提问于2019-07-10得票数 0
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f1的分数真的取决于哪个类别被赋予正标签吗？当我使用科学知识学习的f1度量时，它似乎是：>>> m.f1_score([0,0,0,1,1,1],[0,0,0,1,1,0])>>> m.f1_score([1,1,1,0,0,0],[1,1,1,0,0,1])第一和第二种情况的唯一区别是0和1被交换了。但我得到
浏览 6提问于2022-01-16得票数 0
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我正在处理一个不平衡的二进制分类数据集(大约70%到30%)。我想知道，当使用卷积神经网络时，优化这类任务的F1分数的最佳方法是什么。到目前为止，我正在对数据集进行抽样，以创建一个平衡的训练集，并使用softmax_cross_entropy_with_logits平均值(来自tf)，并将正则化项作为我的损失。如何为F1评分进行优化？因为它不是凸的，所以我不能把它作为我的损失，对吗？我发现的大多数论
浏览 0提问于2016-12-18得票数 5
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用交叉验证计算特异性
、、、
我想用交叉验证来计算特异性。我找到了计算精度，真的，F1分数和精度的代码。但我找不到特异性。例如，F1分数的代码类似于：或者说精确性就像：
cross_val_score(SVC, X, y,
浏览 1提问于2020-10-26得票数 2
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我在研究多类不平衡的数据。我的因变量是高度倾斜的。2087530(severe Injury) 3394如果我考虑到微观结果，我的精确性，回忆性，f1
浏览 0提问于2018-11-07得票数 1
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使用，可以通过在属性文件中设置选项来使用交叉验证，例如，这用于10倍交叉验证：printCrossValidationDecisions=trueshuffleSeed=1
运行这将输出，每倍，各种指标，如精度，召回，准确性/微观平均F1和宏观平均F1。作为输出的一部分，是否有办法获得所有10个精度/微观平均F1或全部10个宏平均<
浏览 2提问于2016-04-01得票数 1
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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
我有一套10个实验，计算精度，回忆和F1评分为每个实验。现在，平均查准率和平均召回率很容易计算。我对F1的平均分数有些困惑。关于如何计算平均F1分数，有两种方法：取平均精度和平均召回率，然后使用公式f1 = 2*p*r/(p+r)计算f1分数。我找不到任何有力的</em
浏览 0提问于2017-01-08得票数 8
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将数据集分成3个数据集:A用于训练(70%)，B用于验证(15%)，C用于测试(15%)；对于每个数据集(A，B，C)，对阳性类进行过采样，以便将阳性百分比从2%提高到30%。如果我的实际负数与正数的比率增加，那么精确度就会降低(由于假阴性的增加)，尽管回忆或多或少保持不变；因此我的总体F分数会下降)我可以在训练时使用交叉熵作为我的成本函数吗？(我没有改变成本函数以提高对假阳性的敏感
浏览 21提问于2017-07-04得票数 3
假设我有一个三类问题，我想构建一个可以根据一组特征区分类的分类器。我想根据模型区分这3个类的能力来评估它。从我的阅读来看，宏观F1分数似乎是用于评估多类问题分类器的常用指标，其中为每个类计算F1分数，然后将这些F1分数的未加权平均值用作macro F1 score。在其他文献中，我见过用于<e
浏览 4提问于2016-03-09得票数 3
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我在python中编写了一段代码，使用scikit-learn模块执行支持向量机分类，并进行递归的特征消除和交叉验证：rfecv = RFECV(X_train, y_train)
不幸的是，我无法理解为什么使用交叉验证模型(rfecv.fit)时的输出分类与默认模型(svc.fit)不同。交叉验证的模型是否表示基于预测分数</em
浏览 2提问于2015-03-24得票数 0
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我想使用GridSearchCV来寻找KNeighborsClassifier的最佳n_neighbors参数。clf = GridSearchCV(KNeighborsClassifier(), {'n_neighbors': [1, 2, 3]}, cv=LeaveOneOut(), scoring='f1我希望计算f1分数，而不是计算交叉验证的每一次(仅一个测
浏览 6提问于2022-11-04得票数 1
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