最后,我们使用roc_auc_score()函数计算了每个二分类问题的AUC,并取平均值作为整个多分类问题的AUC。 需要注意的是,roc_auc_score()函数中的multi_class参数决定了如何计算多分类问题的AUC。除了’ovr’(One-vs-Rest)策略外,还可以选择’multiclass’策略,但这需要模型能够直接输出每个类别的概率,而不是使用一对一...
本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花多分类预测，对OvR与OvO多分类方法下的预测结果进行对比。
Describe the bug Sometimes we would like to train or validate a multi-class classification model without using large batch size or the term n_sample in scikit-learn but with too many number of classes n_classes. Let's say n_sample < n_cl...
multi-class 和 multi-label的区别 multi-class是相对于binary二分类来说的,意思是需要分类的东西不止有两个类别,可能是3个类别取一个(如iris分类),或者是10个类别取一个...其实关于多标签学习的研究,已经有很多成果了。 主要解法是 * 不扩展基础分类器的本来算法,只通过转换原始问题来解决多标签问题。如B...
fromsklearn.utils.multiclassimporttype_of_targetprint(type_of_target(y_true))# multilabel-indicator In this case, theroc_auc_scoreaverages binary scores over labels. This is documented inthe user guide: In multi-label classification, the roc_auc_score function is extended by averaging over the...