我使用Oython和“cross_val_score”函数来确定LogisticRegression模型的性能以进行分类任务(是/否) 我观察到当使用scoring ='accuracy'和scoring ='recall_weighted'时,我的结果完全相同(我做了几次测试):
X = data.iloc[:,0:2]
y = data.iloc[:,2]
model = LogisticRegression(class_weight = {'Y':7,'N':3} )
model.fit(X,y)
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=10, scoring = 'recall_weighted')
scores
array([ 0.81818182, 1. , 0.90909091, 1. , 1. ,
1. , 1. , 1. , 0.66666667, 0.33333333])
scores_accuracy = cross_val_score(model, X, y, cv=10, scoring = 'accuracy')
scores_accuracy
array([ 0.81818182, 1. , 0.90909091, 1. , 1. ,
1. , 1. , 1. , 0.66666667, 0.33333333])
您的数据集是否有相同的内容? 你能救我吗?
谢谢你,
此致
梅西
答案 0 :(得分:0)
我怀疑加权召回在数学上与准确性相同。
这可能与交叉验证无关。您可以检查其他数据集,或相同,并在不使用cross_val_score的情况下计算得分,并查看准确度是否与加权回忆相同