Question

经过多次尝试后，我无法理解从precision_recall_fscore_support返回值中恢复类指标的方式。

例如，鉴于这种经典的学习环境：

target_names = set(y)
y = [target_names.index(x) for x in y]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

# Some classification ...

y_pred = clf.predict(X_test)
precision, recall, f1, support = precision_recall_fscore_support(y_test, y_pred)

在这里，len(set(y_test)) == len(support)所以我想假设y_test中存在的所有类都存在于返回值中。但是我找不到它们的订购方式，所以我可以恢复哪些指标与哪个类相对应。

感谢您的帮助！

Answer 1

标签按排序顺序排列。 Quoting the documentation： -

默认情况下，y_true和y_pred中的所有标签都按排序顺序使用

课程的顺序由labels中的precision_recall_fscore_support参数决定。如果没有提供，则默认行为是收集y_pred和y_true中的所有类，并按排序顺序排列。

文档示例：

y_true = np.array(['cat', 'pig', 'dog', 'cat', 'dog', 'pig'])
y_pred = np.array(['cat', 'dog', 'pig', 'cat', 'cat', 'dog'])

precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)

输出：

(array([ 0.66666667,  0.        ,  0.        ]),
 array([ 1.,  0.,  0.]),
 array([ 0.8,  0. ,  0. ]),
 array([2, 2, 2]))

上面的元组有4个数组（精度，召回，f_score和支持），每个数组有3个元素，分别用于'cat'，'dog'和'pig'。（您可以自己计算出度量标准是按照排序类'cat'，'dog'，'pig'排列的。

即使您在此处更改标签的顺序： -

y_true = np.array(['cat', 'dog', 'pig', 'cat', 'dog', 'pig'])
y_pred = np.array(['cat', 'pig', 'dog', 'cat', 'cat', 'dog'])

输出相同： -

(array([ 0.66666667,  0.        ,  0.        ]),
 array([ 1.,  0.,  0.]),
 array([ 0.8,  0. ,  0. ]),
 array([2, 2, 2]))

如果y有数值，也会发生同样的情况。

希望它能解决你的疑虑。随意提出任何疑问。

无法在scikit-learn中的precision_recall_fscore_support返回值中找出类排序

1 个答案: