Как получить точность и отзыв отдельных меток в SVM при использовании перекрестной проверки - PullRequest
Новая
       32

Как получить точность и отзыв отдельных меток в SVM при использовании перекрестной проверки

0 голосов
/ 28 апреля 2020

Когда я запускаю приведенный ниже код, я могу сравнить точность и вспомнить мои три метки S, P и R: 

model_default = SVC(random_state=0)
model_default.fit(X_train,y_train)
predictions = model_default.predict(X_test)
print(classification_report(y_test,predictions))

classification report

Вот моя попытка использовать перекрестную проверку с K-Fold = 5 

# using cross-validation
scoring = ['precision_macro', 'precision_weighted','recall_macro', 
           'recall_weighted','f1_macro','f1_weighted']
model_cv = SVC(class_weight='balanced',random_state=0)
scores = cross_validate(model_cv, X, y, scoring=scoring, cv=5)
sorted(scores.keys())
scores

Я получаю этот вывод:

CV scores

Как можно ли просмотреть результаты отдельных меток S, P и R (аналогично тем, которые заключены в красную рамку)?

...