python - sklearnを使用してエラー率を調べる

Question

Pythonでsvm分類器を使用してエラー率を調べたいのですが、同じことを達成するために私が取っているアプローチは次のとおりです。

  1-svm.predict(test_samples).mean()

ただし、このアプローチは機能しません。また、sklearnのスコア関数は平均精度を提供します...しかし、交差検定を実行してエラー率を見つけたいので、それを使用することはできません。エラー率を見つけるためにsklearnで適切な関数を提案してください。

Answer 1

ベクトルに真のラベルがあると仮定しますy_test。

from sklearn.metrics import zero_one_score

y_pred = svm.predict(test_samples)
accuracy = zero_one_score(y_test, y_pred)
error_rate = 1 - accuracy

Answer 2

スコアを相互検証する場合は、効用関数を使用して、モジュールsklearn.cross_validation.cross_val_scoreから好きなスコア関数を渡します。sklearn.metrics

http://scikit-learn.org/dev/modules/cross_validation.html

Answer 3

sklearn.metrics.accuracy_score ここでDocを使用します。

from sklearn.metrics import accuracy_score
#create vectors for actual labels and predicted labels...
my_accuracy = accuracy_score(actual_labels, predicted_labels, normalize=False) / float(actual_labels.size)