橙色的混乱矩阵

Question

我正在使用交叉验证来评估橙色分类算法的性能，但我对混淆矩阵有一些疑问：

• 如何存储与交叉验证的每个折叠关联的混淆矩阵？

result = orngTest.crossValidation(classifier, table, 5, randseed = 1)
cm = orngStat.confusionMatrices(result)[0]

上面你可以看到我的部分代码。正如我从文档中所理解的那样，对象confusionMatrices应该有5个不同的混淆矩阵，但那不是真的因为我检查并且只存储了一个对象。

任何人都可以解释我如何获得5个矩阵吗？ 如果这是不可能的，你能解释我在流程结束时得到的混淆矩阵是如何计算的？

PD。顺便说一下，这是用橙色2.7.8

实现的

Answer 1

1. 使用Orange.evaluation.scoring.confusion_matrices

2. 它为每个分类器返回一个混淆矩阵列表 计算评估结果（在您的情况下为len(classifier) == len(cm)）。

3. 每个分类器的混淆矩阵是分类器的简单聚合 结果评估结果。