【发布时间】:2017-02-05 15:11:11
【问题描述】:
我有真正的类和类的数据框,是由某种算法预测的。
true pred
0 1 0
1 1 1
2 1 1
3 0 0
4 1 1
我尝试使用
def classification(y_actual, y_hat):
TP = 0
FP = 0
TN = 0
FN = 0
for i in range(len(y_hat)):
if y_actual[i] == y_hat[i] == 1:
TP += 1
for i in range(len(y_hat)):
if y_actual[i] == 1 and y_actual != y_hat[i]:
FP += 1
for i in range(len(y_hat)):
if y_actual[i] == y_hat[i] == 0:
TN += 1
for i in range(len(y_hat)):
if y_actual[i] == 0 and y_actual != y_hat[i]:
FN += 1
return(TP, FP, TN, FN)
但它返回我
ValueError:Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。 我该如何解决这个问题,或者也许有更好的决定?
【问题讨论】:
标签: python machine-learning scikit-learn