RandomForest 多类多输出分数？

【问题标题】：RandomForest multiclass-multioutput Scores?RandomForest 多类多输出分数？
【发布时间】：2019-09-09 04:50:24
【问题描述】：

使用 RandomForest 时出现以下错误：

  self.scores = metrics.accuracy_score(y_test, self.y_pred)

   ValueError: multiclass-multioutput is not supported

我认为这是因为我使用了多个整数标签，而不是 one-hot 标签。我必须使用整数标签。

有没有办法在我的场景中计算分数？

【问题讨论】：

标签： machine-learning scikit-learn random-forest

【解决方案1】：

到目前为止，这似乎是正确的解决方案：

def scores(original, predicted):
  row_matches = np.sum(np.all(original == predicted, axis=1))
  row_total = float(original.shape[0])

  matches = np.sum(original == predicted)
  total = (row_total * original.shape[1])

  mse = ((original - predicted)**2).mean(axis=1).mean()


  return { 'acc_row' : row_matches/row_total, 'acc_items' : matches/total, 'mse': mse }

【讨论】：