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sklearn にはまだ実装されていない LMNN でマハラノビス距離を使用したかったのです。

metric-learn ライブラリを使用しようとしていますが、LMNN が遅いです。それで、私は将軍について調べています。

LMNNでこのチュートリアルを見ました。LMNN で学習した距離を使用し、KNN モデルで使用しています。

チュートリアルでは、精度の確認方法のみを説明しました。

eval = MulticlassAccuracy() accuracy = eval.evaluate(labels_predict, labels_test)

しかし、予測されたラベルの値を見たいです。

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APIから:

SGVector<float64_t> CMulticlassLabels::get_labels()(から継承CDenseLabels)

あなたの場合:labels_predict.get_labels()、numpy配列が得られます。

于 2018-01-26T10:32:25.917 に答える