python - scikit-learn: ベクター マシンをサポートします。精度および/または精度?

Question

使用するコードが精度または精度、またはその両方を計算するかどうかを把握しようとしています。私は（別の言語で）統計のバックグラウンドを少ししか持っていないので、そのトピックを扱っているウィキペディアの記事]（ https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision ）がよくわかりません。

具体的には、次の Python コードを使用します。

from sklearn import svm, cross_validation clf = svm.SVC(kernel=kernel, C=C) scores = cross_validation.cross_val_score(clf, FeatureMatrix, np.squeeze(LabelMatrix), cv=d_inds)

scikit-learn関数のドキュメントは、次の場所にあります。

• sklearn.svm.SVC
• sklearn.cross_validation.cross_val_score

Answer 1

デフォルトでcross_val_scoreは、分類子の方法を使用しますscore(通常、これは精度です)。別のメトリックを指定する場合は、scoringパラメータにそのまま渡しますcross_val_score(clf, X, y, scoring = 'precision')。スコアリング オプションの完全なリストについては、http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.htmlをご覧ください。