如何知道0级有多少,1级有多少?

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【中文标题】如何知道0级有多少,1级有多少?【英文标题】:How to know how many is class 0 and how many is class 1? 【发布时间】:2019-05-12 13:59:33 【问题描述】:

我有一个代码可以提供 SVM 的准确性,但我想知道 0 类和 1 类有多少。

这里是代码

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

clf = SVC(C=10000.0, kernel='rbf')
t0 = time()
clf.fit(features_train, labels_train)
print "training_time:", round(time()-t0, 3), "s"
t0 = time()
pred = clf.predict(features_test)
print "prediction time:", round(time()-t0, 3), "s"
acc = accuracy_score(pred, labels_test)
print acc

我试过下面这段代码,但没有成功...

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

clf = SVC(C=10000.0, kernel='rbf', probability=True)
t0 = time()
clf.fit(features_train, labels_train)
print "training_time:", round(time()-t0, 3), "s"
t0 = time()
pred = clf.predict(features_test)
class = clf.predict_proba(features_test)
print sum(class)
print "prediction time:", round(time()-t0, 3), "s"
acc = accuracy_score(pred, labels_test)
print acc

我错过了什么?太棒了!

【问题讨论】:

【参考方案1】:

您可以创建混淆矩阵来理解您的预测

from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(labels_test, pred)

【讨论】:

以上是关于如何知道0级有多少,1级有多少?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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