应用分层10折交叉验证时如何在python中获取所有混淆矩阵的聚合
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【中文标题】应用分层10折交叉验证时如何在python中获取所有混淆矩阵的聚合【英文标题】:How to get the aggregate of all the confusion matrix in python when Stratified 10 fold cross validation is applied 【发布时间】:2020-03-28 04:13:36 【问题描述】:我正在使用 10 折交叉验证,并根据准确度和精度评估模型。 每个模型生成 10 次混淆矩阵。谁能告诉我如何聚合混淆矩阵并计算准确性?
谢谢!!
【问题讨论】:
您能否举例说明您的输入是什么以及您希望在输出中看到什么? 【参考方案1】:您可以如下使用cross_val_predict
函数并将其结果用作confusion_matrix()
参数。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
y_pred = cross_val_predict(clf, x, y, cv=5)
cm = confusion_matrix(y, y_pred)
【讨论】:
【参考方案2】:您需要提供更多关于您拥有的数据格式的信息!
如果你使用的是 tensorflow,可以参考这个source
【讨论】:
以上是关于应用分层10折交叉验证时如何在python中获取所有混淆矩阵的聚合的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章