OneVsRestClassifier 的损失函数答案

【问题标题】：Loss function for OneVsRestClassifierOneVsRestClassifier 的损失函数
【发布时间】：2016-10-31 19:37:15
【问题描述】：

我有一个经过培训的OneVsRestClassifier (scikit-learn)。

clf = OneVsRestClassifier(LogisticRegression(C=1.2, penalty='l1')).fit(X_train, y_train)

我想找出我的测试数据的损失。我使用了log_loss 函数，但它似乎不起作用，因为我有多个类作为每个测试用例的输出。我该怎么办？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您所指的分类问题称为Multi-Label Classification 问题。为此，您做出了使用OneVsRestClassifier 的正确决定。默认情况下，score 方法使用 子集准确度，这是一个非常苛刻的指标，因为它要求您正确猜测标签的整个子集。

scikit-learn 提供的其他一些损失函数，您可以使用如下：

Hamming Loss - 这测量了您对标签的预测与真实标签之间的汉明距离。 This 是理解汉明距离的直观公式。
Jaccard Similarity Coefficient Score - 测量预测标签和真实标签之间的 Jaccard 相似度。
Precision, Recall and F-Measures - 在多标签分类的情况下，Precision、Recall 和 F-Measures 的概念可以独立应用于每个类。 following guide 解释了如何在多标签分类中跨所有标签组合它们。

如果您还需要像在多标签排名问题中那样对标签进行排名，那么 scikit-learn 中还有其他更高级的技术可用，这些技术在示例here 中有很好的记录。如果您正在处理此类问题，请在 cmets 中告诉我，我将更详细地解释这些指标。

希望这会有所帮助！

【讨论】：