predicted=model.predict(X_test)printpredictedif__name__=='__main__': multiclassSVM()#multilabelSVM()上面的代码测试了svm在OneVsRestClassifier的包装下,分别处理多分类和多标签的情况。特别注意,在多标签的情况下,输入必须是二值化的。所以需要MultiLabelBinarizer()先处理。2具体模型2.1朴素贝叶斯(Naive B...
- 引入模块,并自己定义一下模型输出 from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report, precision_score, recall_score, f1_score, roc_auc_score, roc_curve import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch # 示例真实标签和预测结果 true_labels = np.ar...
针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification。 1.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别。 2.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块。 无...
classification_report:分类报告 precision_recall_fscore_support:计算精确度、召回率、f1 jaccard_similarity_score:计算jcaard相似度 hamming_loss:计算汉明损失 zero_one_loss:0-1损失 hinge_loss:计算hinge损失 log_loss:计算log损失 回归结果度量 explained_varicance_score:可解释方差的回归评分函数 me...
一些多分类(multiclass)使用的case: confusion_matrix(y_true, y_pred[, labels]) hinge_loss(y_true, pred_decision[, labels, …]) 一些多标签(multilabel)的case: accuracy_score(y_true, y_pred[, normalize, …]) classification_report(y_true, y_pred[, …]) f1_score(y_true, y_pred[, la...
from sklearn.metricsimportclassification_report y_true=[0,1,2,2,0]y_pred=[0,0,2,2,0]target_names=['class 0','class 1','class 2']print(classification_report(y_true,y_pred,target_names=target_names)) 其中的结果: 代码语言:javascript ...
classification_report:分类报告 precision_recall_fscore_support:计算精确度、召回率、f1 jaccard_similarity_score:计算jcaard相似度 hamming_loss:计算汉明损失 hinge_loss:计算hinge损失 zero_one_loss:0-1损失 log_loss:计算log损失 回归结果度量 explained_varicance_score:可解释方差的回归评分函数 ...
其中,最基础的便是二分类(binary classification)问题,即判断是非,从两个类别中选择一个作为预测结果;除此之外还有多类分类(multiclass classification)的问题,即在多于两个类别中选择一个;甚至还有多标签分类(multi-label classification)问题,与上述二分类以及多类分类问题不同,多标签分类问题判断一个样本是否同时属于...
from sklearn import svm from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix from sklearn.multiclass import OneVsOneClassifier # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris...
multiclass.OutputCodeClassifier(estimator[, ...]) (错误校正)输出代码多类策略 sklearn.multioutput: Multioutput regression and classification(多输出回归和分类) 该模块实现多输出回归和分类。 该模块中提供的估计量是元估计器:它们需要在其构造函数中提供基本估计器。元估计器将单输出估计器扩展到多输出估计器...