scikit-learn - 各ラベルの精度、再現率、および fscore の平均値

Question

私は sklearn 分類子モデルを相互検証しており、精度、再現率、および f スコアの平均値をすばやく取得したいと考えています。これらの値を取得するにはどうすればよいですか?

クロス検証を自分でコーディングするのではなく、関数 cross_validation.cross_val_score を使用しています。この関数を使用して、適切なスコアリング関数を提供することにより、各ラベルの意図した平均値を取得することは可能ですか?

Answer 1

sklearn.metrics パッケージのすべてのメソッドの使用を検討できます。

この方法で期待どおりの結果が得られると思います。ターゲットの一意の値ごとに 1 つの行と、精度、再現率、fscore、およびサポートの列を含む 2D 配列が提供されます。

高速ロギングのために、classification_reportも使用できます。