有没有什么简单的方法可以交叉验证分类器并同时计算准确率和召回率？目前我使用的功能cross_validation.cross_val_score(classifier,designMatrix,classes,cv=5,scoring="precision")但是它只计算一个指标，所以我必须调用它2次来计算精度和召回率。对于大型ML模型，计算会不必要地花费2倍的时间。有没有更好的内置选项，还是我必须自己实现交叉验证？谢谢。 最佳答案 我不确定当前的情况(已经讨论过此功能)，但您总能逃脱以下-糟糕-黑客攻击fromsklearn.me
我在python中使用matplotlib对数据集应用了pca。但是，matplotlib不像Matlab那样提供t平方分数。有没有办法像Matlab一样计算霍特林的T^2分数？谢谢。 最佳答案 matplotlib的PCA该类不包括HotellingT2计算，但只需几行代码即可完成。以下代码包含一个计算每个点的T2值的函数。__main__脚本将PCA应用于与Matlab'spcadocumentation中使用的相同示例,因此您可以验证该函数生成的值是否与Matlab相同。from__future__importprint_fu
是否有像https://turi.com/products/create/docs/generated/graphlab.toolkits.anomaly_detection.moving_zscore.create.html这样的开源函数来计算移动z-分数.我可以访问pandasrolling_std来计算std，但想看看它是否可以扩展以计算滚动z分数。 最佳答案 rolling.apply使用自定义函数比使用内置滚动函数(例如mean和std)慢得多。因此，根据滚动平均值和滚动标准计算滚动z分数:defzscore(x,wind
我正在使用Python的decimal模块处理分数，我只想得到某个分数的重复部分。例如:如果我有1/3我想得到3，如果我有1/7我想得到142857。是否有任何标准函数可以做到这一点？ 最佳答案 由于给出答案可能会破坏euler项目(通常不会在stackoverflow上这样做)，我想给出这个提示:阅读this(第1.2节应该敲响警钟)。 关于python-有没有办法在Python中获取分数的重复小数部分？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我想并排查看训练数据和测试数据的损失曲线。目前，使用clf.loss_curve(见下文)获取每次迭代的训练集损失似乎很简单。fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierclf=MLPClassifier()clf.fit(X,y)clf.loss_curve_#thisseemstohavelossforthetrainingset不过，我还想绘制测试数据集的性能图。这个可以用吗？ 最佳答案 clf.loss_curve_不是API-docs的一部分(尽管在某些示例中使用)。它存在的唯
Accuracy,precision,recallandf-score是机器学习系统中系统质量的度量。它取决于真/假阳性/阴性的混淆矩阵。给定一个二元分类任务，我尝试了以下方法来获得一个返回准确度、精确度、召回率和f-score的函数:gold=[1]+[0]*9predicted=[1]*10defevaluation(gold,predicted):true_pos=sum(1forp,ginzip(predicted,gold)ifp==1andg==1)true_neg=sum(1forp,ginzip(predicted,gold)ifp==0andg==0)false_po
GridSearchCV使用“评分”来选择最佳估计器。训练GridSearchCV后，我想查看每个组合的分数。GridSearchCV是否存储每个参数组合的所有分数？如果它确实如何获得分数？谢谢。这是我在另一篇文章中使用的示例代码。fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVfromsklearn.pipelineimport
我想在python中转换1/2，这样当我说printx(其中x=1/2)时它返回0.5我正在寻找最基本的方法，不使用任何拆分函数、循环或映射我试过float(1/2)但我得到0...有人可以向我解释为什么以及如何解决它吗？是否可以在不修改变量x=1/2的情况下执行此操作？ 最佳答案 在python3.x中，任何除法都返回一个float；>>>1/20.5要在python2.x中实现这一点，您必须强制进行float转换:>>>1.0/20.5或者从“future”导入师>>>from__future__importdivision>>
有一个测试句和一个引用句。我如何编写一个Python脚本，以自动机器翻译评估中使用的BLEU度量的形式测量这两个句子之间的相似性？ 最佳答案 BLEU分数由两部分组成，修改后的精度和简洁性惩罚。详情可见paper.您可以使用nltk.align.bleu_scoreNLTK中的模块。一个代码示例如下所示:importnltkhypothesis=['It','is','a','cat','at','room']reference=['It','is','a','cat','inside','the','room']#theremay
是否有内置方法可以分别获取每个类的准确度分数？我知道在sklearn中我们可以通过使用metric.accuracy_score获得整体准确度。有没有办法获得各个类(class)的准确度分数？类似于metrics.classification_report。fromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_true=[0,1,2,2,2]y_pred=[0,0,2,2,1]target_names=['class0','class1','class2']class
