在 KFold 交叉验证的情况下如何显示平均分类报告和混淆矩阵

Posted 2023-03-12

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【中文标题】在 KFold 交叉验证的情况下如何显示平均分类报告和混淆矩阵【英文标题】：How to display mean classification report and confusion matrix in case of KFold cross validation 【发布时间】：2021-03-03 02:09:55 【问题描述】：

我正在尝试使用 Keras ANN 分类器在 python 中执行 5 折交叉验证，我需要一个单一的平均分类报告和所有折叠的混淆矩阵。

我可以计算每个折叠的混淆矩阵和分类报告，并按照提供的代码 sn-p here 显示它们。

问题：

如何计算所有折叠的平均混淆矩阵和平均报告？

【问题讨论】：

【参考方案1】：

就混淆矩阵而言，它用于总结每个折叠的混淆矩阵，因为它们包含绝对值而不是百分比。但是，如果您想要一个平均混淆矩阵，您应该创建一个相同形状的confusion_mat_avg 变量，并为所有折叠取每个单元格的平均值。

关于平均报告，解决方法类似。下面的答案可能会给你一个更好的主意。

How to compute precision,recall and f1 score of an imbalanced dataset for K fold cross validation with 10 folds in python.

【讨论】：

以上是关于在 KFold 交叉验证的情况下如何显示平均分类报告和混淆矩阵的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

您是不是预测交叉验证后的测试数据（gridsearchcv w/KFold）以及如何预测？