python - 交差検定を使用したscikits混同行列

Question

scikitsインターフェースを使用して、相互検証（stratifiedKfold）を使用してsvm分類器をトレーニングしています。（kの）各テストセットについて、分類結果を取得します。すべての結果を含む混同行列が必要です。Scikitsには混同行列インターフェースがあります：sklearn.metrics.confusion_matrix（y_true、y_pred）私の質問は、y_trueとy_predの値をどのように累積する必要があるかです。それらは配列（numpy）です。k-foldパラメーターに基づいて配列のサイズを定義する必要がありますか？そして、結果ごとに、y_trueとy-predを配列に追加する必要がありますか????

Answer 1

集約混同行列を使用するか、CVパーティションごとに1つを計算し、変動性の尺度として行列内の各コンポーネントの平均と標準偏差（または標準誤差）を計算できます。

分類レポートの場合、各CVパーティションの予測に合格し、各クラスの平均スコアと標準偏差を計算するために、2次元入力を受け入れるようにコードを変更する必要があります。