应用分层10折交叉验证时如何在python中获取所有混淆矩阵的聚合答案

【问题标题】：How to get the aggregate of all the confusion matrix in python when Stratified 10 fold cross validation is applied应用分层10折交叉验证时如何在python中获取所有混淆矩阵的聚合
【发布时间】：2020-03-28 04:13:36
【问题描述】：

我正在使用 10 折交叉验证，并根据准确度和精度评估模型。每个模型生成 10 次混淆矩阵。谁能告诉我如何聚合混淆矩阵并计算准确性？

谢谢！！

【问题讨论】：

您能否举例说明您的输入是什么以及您希望在输出中看到什么？

标签： python machine-learning numpy-ndarray confusion-matrix

【解决方案1】：

您可以如下使用cross_val_predict 函数并将其结果用作confusion_matrix() 参数。

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import cross_val_predict

y_pred = cross_val_predict(clf, x, y, cv=5)
cm = confusion_matrix(y, y_pred)

【讨论】：

【解决方案2】：

您需要提供更多关于您拥有的数据格式的信息！

如果你使用的是 tensorflow，可以参考这个source

【讨论】：