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使用Python中的Logistic回归的预测向量的准确性分数

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我正在使用Logistic回归方法进行多类分类 . 基本上我知道如果我使用accuracy_score（）函数（例如，来自sklearn库），它会计算出不同值的准确性，如下所示：

y_pred = [0, 2, 1, 3]
y_true = [0, 1, 2, 3]
accuracy_score(y_true, y_pred)
0.5

但我希望为每个标签（来自predict_proba）获得顶级Logistic回归预测向量的accuracy_score_new（）函数，并计算真实标签是否在此区间内，如下所示：

y_pred = [[0,1,3] [2,1,4], [1,2,5] [3,7,9]]
y_true = [0, 1, 2, 3]
accuracy_score_new(y_true, y_pred)
1

此示例中的accuracy_score_new将等于1，因为分类器预测标签位于区间中 . 如何完成此功能？

python scikit-learn classification logistic-regression multiclass-classification

2 回答

  • 1

    准确性只是（匹配值/总值） .

    所以在你的情况下它将是这样的：

    def accuracy_score_new(y_pred, y_true):
    matched = 0
    for y_p, y_t in zip(y_pred, y_true):
        if y_t in y_p:
            matched = matched + 1

    return (matched / (float) len(y_true))
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  • 1

    是的，您可以使用sklearn中的make_scorer函数执行此操作 . 我们的想法是你定义你的自定义函数，假设它获得了两个参数y_true和y_pred . 如果需要，您还可以添加任何其他参数 .

    这是一个例子：Custom scoring function

    这是另一个例子：Using MSE and R2 score at the same time

    This answer也可能有所帮助 .

    回复于

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