Как рассчитать ошибку типа I для 6 классов?

Question

Я использую python и sklearn. Мой набор данных состоит из 6 классов. Я не понимаю, как рассчитать ошибку, которую я печатаю.

model = DecisionTreeClassifier(criterion= 'gini', max_leaf_nodes= 31 , max_depth= 9)
model.fit(X_train, y_train)

Как рассчитать ошибку, которую я печатаю?

Answer 1

Вы ищете classification_report? Предполагая, что ваши тестовые данные и метки называются X_test и y_test:

from sklearn.metrics import classification_report
y_pred = model.transform(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))