我有以下代码,它使用NB分类器来解决多类分类问题 . 该函数通过存储精度并稍后打印平均值来预先进行交叉验证 . 我想要的是一个分类报告,指定类别的精确度和召回,而不是最终的平均准确度分数 .
import random
from sklearn import cross_validation
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
def multinomial_nb_with_cv(x_train, y_train):
random.shuffle(X)
kf = cross_validation.KFold(len(X), n_folds=10)
acc = []
for train_index, test_index in kf:
y_true = y_train[test_index]
clf = MultinomialNB().fit(x_train[train_index],
y_train[train_index])
y_pred = clf.predict(x_train[test_index])
acc.append(accuracy_score(y_true, y_pred))
如果我不进行交叉验证,我所要做的就是:
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
def multinomial_nb(x_train, y_train, x_test, y_test):
clf = MultinomialNB().fit(x_train, y_train)
y_pred = clf.predict(x_test)
y_true = y_test
print classification_report(y_true, y_pred)
它给了我一个这样的报告:
precision recall f1-score support
0 0.50 0.24 0.33 221
1 0.00 0.00 0.00 18
2 0.00 0.00 0.00 27
3 0.00 0.00 0.00 28
4 0.00 0.00 0.00 32
5 0.04 0.02 0.02 57
6 0.00 0.00 0.00 26
7 0.00 0.00 0.00 25
8 0.00 0.00 0.00 43
9 0.00 0.00 0.00 99
10 0.63 0.98 0.76 716
avg / total 0.44 0.59 0.48 1292
即使在交叉验证的情况下,如何获得类似的报告?
1 回答
您可以使用
cross_val_predict
生成交叉验证预测,然后使用classification_report
.