为多类多标签分类构建混淆矩阵

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【中文标题】为多类多标签分类构建混淆矩阵【英文标题】:Build confusion matrix for multiclass multilabel classification 【发布时间】:2014-10-19 15:03:54 【问题描述】:

我想建立多类多标记分类以计算再精密,召回和F1混淆矩阵。 一种想法是从进来训练和测试集合,e.g所有组合建立它。 P>

       A1 A2A3 A1A3
A1     x    x   x
A2A3   x    x   x 
A1A3   x    x   x

在其他想法是建立它像一个简单的标签分类,但使用双值的矩阵,e.g的值。 P>

       A1     A2     A3
A1   double double double
A2   double double double
A3   double double double

在这种情况下,问题是如何计算此值有意义? P>

曾与矩阵的构建人的经验?哪个版本更合理? 如果有一些其他的方式来建立这样的混淆矩阵,很高兴收到你的来信了。 P>

问候,安德烈 P>

【问题讨论】:

【参考方案1】:

如果它也让某人感兴趣,这对我来说是这样的: 由于来自 Gj 的描述,我使用了第一个想法并计算了基于标签的度量。 Madjarov 等人,多标签学习方法的广泛实验比较,模式 认可(2012 年)。

相应的代码可以在评估模块中的dkpro-tc(DKPro文本分类框架)中找到。

【讨论】:

以上是关于为多类多标签分类构建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

混淆矩阵错误“分类指标无法处理多标签指标和多类目标的混合”

错误:分类指标无法处理多类多输出和多标签指标目标的混合

用于不平衡多类多标签分类的神经网络

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