2024年4月14日发(作者：)
多标签评价指标代码
在机器学习中，多标签分类问题的评估通常使用一些多标签分类的评价指标。
下面我将提供一个使用Python的sklearn库计算多标签分类评价指标的示
例代码。
假设我们有一个真实标签列表和一个预测标签列表，我们可以使用`_report`
和`_confusion_matrix`来计算评价指标。
```python
from import classification_report, multilabel_confusion_matrix
假设 y_true 是真实标签，y_pred 是预测标签
y_true = [['cat', 'dog', 'bird'], ['cat', 'dog', 'dog'], ['bird', 'bird', 'bird']]
y_pred = [['cat', 'dog', 'bird'], ['cat', 'cat', 'dog'], ['bird', 'bird', 'bird']]
计算混淆矩阵
cm = multilabel_confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cm)
计算分类报告
report = classification_report(y_true, y_pred)
print(report)
```
这个例子中的 `y_true` 和 `y_pred` 是多标签的，也就是说，每个实例可以
有多个标签。混淆矩阵和分类报告将分别显示预测结果和实际结果之间的对
比，以及每个类别的评价指标。
请注意，混淆矩阵和分类报告的输出取决于你的标签是如何编码的。例如，
如果你的标签是整数编码，你可能需要将它们转换为独热编码（one-hot
encoding）才能正确地计算这些指标。
发布者：admin，转转请注明出处：http://www.yc00.com/news/1713069939a2176854.html
评论列表（0条）