sklearn métriques pour multiclasse

J'ai effectué GaussianNB de classification à l'aide de sklearn. J'ai essayé de calculer les paramètres à l'aide du code suivant:

print accuracy_score(y_test, y_pred)
print precision_score(y_test, y_pred)

Précision score est de travailler correctement, mais la précision de calcul de score montre l'erreur:

ValueError: la Cible est multiclass mais la moyenne='binaire'. Veuillez choisir un autre réglage moyen.

Que la cible est multiclasse, puis-je avoir la métrique des scores de précision, rappel, etc.?

OriginalL'auteur dino | 2017-08-25

  1. 31

    L'appel de la fonction precision_score(y_test, y_pred) est équivalent à precision_score(y_test, y_pred, pos_label=1, average='binary').
    La documentation (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_score.html) nous dit:

    'binaire':

    Seulement les résultats d'un rapport pour la classe spécifiée par pos_label. Ce n'est applicable que si les cibles (y_{vrai,pred}) sont binaires.

    Donc, le problème est que vos étiquettes ne sont pas binaires, mais probablement un chaud codé. Heureusement, il existe d'autres options qui doivent travailler avec vos données:

    precision_score(y_test, y_pred, average=None) sera de retour la précision des scores pour chaque classe, alors que

    precision_score(y_test, y_pred, average='micro') sera de retour le total ratio
    de tp/(tp + fp)

    La pos_label argument sera ignoré si vous choisissez un autre average option que binary.

    OriginalL'auteur ml4294