Библиотека Python, которая может вычислить матрицу путаницы для классификации по нескольким меткам

9

Я ищу библиотеку Python, которая может вычислить матрицу путаницы для классификации по нескольким меткам .

FYI:

scikit-learn не поддерживает мульти-метки для матрицы путаницы)
В чем разница между Multiclass и Multilabel Problem

python software-recommendation multilabel-classification

— Франк Дернонкур
источник

Что ты в итоге делал?

— Мортеза Шахриари Ниа

@MortezaShahriariNia Я остался без названия.

— Франк Дернонкур

как будет выглядеть теоретическая матрица путаницы с несколькими метками? Я не думаю, что это применимо, не так ли?

— user798719

3

очень забавно, что все 3 ответа на этот вопрос имеют такое удивительно низкое качество.

— Моника Хеднек

Не известно ни о каких пакетах, но вы могли бы рассмотреть все возможные комбинации с несколькими метками как отдельный класс и использовать некоторые из уже доступных пакетов для мультикласса. Затем, из этой путаницы, создайте свою матрицу с несколькими

— метками

3

Также взгляните на scikit-multilearn . Это очень хорошая библиотека, которая расширяет возможности sklearn для обучения по нескольким меткам. Тем не менее, я не уверен, как матрица путаницы работает для проблем с несколькими метками ...

Этот парень утверждает, что решил это.

1

У Sklearn есть метод, с помощью которого вы можете вычислить матрицу путаницы для мультикласса.

from sklearn import cross_validation
confusion_matrix(original, Predicted)

— Вивек Сринивасан
источник

1

как насчет мульти-лейбла? github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/3452 все еще открыт

— Франк Дернонкур

1

Попробуйте mlxtend . Вот пример мультикласса: http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/evaluate/confusion_matrix/#example-2-multi-class-classification

— Icyblade
источник

2

как насчет мультикласса мультикласса? Это поддерживается?

— Франк Дернонкур

1

Существует множество различных параметров, которые могут оценить эффективность вашего метода путем сравнения реальных и прогнозируемых меток. Я предлагаю PyCM модуль, который может дать огромное разнообразие этих параметров, которые подходят для мультиклассовой классификации.

— Алиреза Золанвари
источник

0

Scikit-learn действительно поддерживает матрицу смешения с несколькими метками. Смотрите ссылки ниже для документации и руководства пользователя:

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html

http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix

— Кристин Н
источник

1

Спасибо, поэтому я ищу альтернативный вариант :-)

— Franck Dernoncourt

0

Посмотрите на sed_eval библиотеку. Он разработан для оценки обнаружения событий в аудио, что является проблемой с несколькими метками (поскольку в каждом аудио существует несколько событий). У них есть много вариантов оценки, которые могут соответствовать вашим потребностям. Вы можете получить истинно положительный показатель, и отсюда вычислить матрицу путаницы не так сложно.

— PickleRick
источник

0

Хотя этот вопрос старый, я пишу этот ответ для новой аудитории.
scikit-learn теперь поддерживает путаницу для классификации по нескольким меткам.

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix.html

— Вивек Мехта
источник