Biblioteka Python, która może obliczyć macierz nieporozumień do klasyfikacji wielu etykiet

Szukam biblioteki Pythona, która może obliczyć macierz nieporozumień do klasyfikacji wieloznakowej .

FYI:

• scikit-learn nie obsługuje wielu etykiet dla macierzy pomieszania)
• Jaka jest różnica między Problemem Wieloklasowym a Multilabelowym

Zobacz także scikit-multilearn . Jest to bardzo dobra biblioteka, która rozszerza wiedzę na temat uczenia się wielu marek. Nie jestem jednak pewien, jak działa macierz nieporozumień w przypadku problemów z wieloma etykietami ...

Ten facet twierdzi, że go rozwiązał.

Sklearn ma do tego metodę, za pomocą której można obliczyć macierz dezorientacji dla wielu klas.

from sklearn import cross_validation
confusion_matrix(original, Predicted)

Wypróbuj mlxtend . Oto przykład przypadku wielu klas: http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/evaluate/confusion_matrix/#example-2-multi-class-classification

Istnieje wiele różnych parametrów, które mogą ocenić wydajność twojej metody poprzez porównanie rzeczywistych i przewidywanych etykiet. Sugeruję moduł PyCM , który może dać ogromną różnorodność tych parametrów, które są odpowiednie do klasyfikacji wielu klas.

Scikit-learn obsługuje matrycę pomieszania wielu etykiet. Poniższe linki zawierają dokumentację i instrukcję obsługi:

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

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

Spójrz na bibliotekę sed_eval . Został opracowany do oceny wykrywania zdarzeń w dźwięku, który jest problemem związanym z wieloma etykietami (ponieważ w każdym dźwięku istnieje wiele zdarzeń). Mają wiele opcji oceny, które mogą pasować do twoich potrzeb. Możesz uzyskać współczynnik prawdziwie dodatni ... i stamtąd obliczenie macierzy zamieszania nie jest takie trudne.

Chociaż to pytanie jest stare, piszę tę odpowiedź dla nowych odbiorców.
scikit-learn teraz obsługuje macierz nieporozumień do klasyfikacji wielu etykiet.

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