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python - sklearn - 对类的子集进行精确评分的交叉验证

coder 2023-08-24 原文

我有一个用于分类的数据集，其中包含 3 个类标签 [0,1,2]。

我想运行交叉验证并尝试多个估算器，但我只对 1 类和 2 类的精度评分感兴趣。我不关心 0 类的精度，我不希望它的评分摆脱 CV 优化。我也不关心任何类(class)的记忆。换句话说，我想确保无论何时预测 1 或 2，它都具有很高的置信度。

所以问题是，我如何运行 cross_val_score 并告诉其评分函数忽略 0 类精度？

更新:根据已接受的答案，这是一个示例答案代码:

def custom_precision_score(y_true,y_pred):
  precision_tuple, recall_tuple, fscore_tuple, support_tuple = metrics.precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
  precision_tuple = precision_tuple[1:]
  support_tuple = support_tuple[1:]
  weighted_precision = np.average(precision_tuple, weights=support_tuple)
  return weighted_precision

custom_scorer = metrics.make_scorer(custom_precision_score)

scores = cross_validation.cross_val_score(clf, featuresArray, targetArray, cv=10, scoring=custom_scorer)

最佳答案

cross_val_score 包括一个 scorer callable object那可以是set with your own test strategy使用 make_scorer。您可以在自定义评分函数score_func(y, y_pred, **kwargs)中设置您要测试的组，该函数由make_scorer调用。

关于python - sklearn - 对类的子集进行精确评分的交叉验证，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/20772601/

sklearnpythonprecisioncodetuplemachine-learningcross-validationscikit-learn

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