Sklearn.svm.LinearSVC является непоследовательным, часто это только предсказывает только для 1 из 4 результатов, а другие больше, редко это предсказывает для всех 4 - PullRequest
Новая
       59

Sklearn.svm.LinearSVC является непоследовательным, часто это только предсказывает только для 1 из 4 результатов, а другие больше, редко это предсказывает для всех 4

0 голосов
/ 01 мая 2019
  • Я работал с этим пользовательским набором данных, который должен предсказывать 4 варианта (A, B, C, D).
  • Набор обучающих и тестовых данных содержит четное количество каждого из 4 возможных результатов.
  • Этот набор данных затем передается в модель sklearn.svm.LinearSVC () для прогнозирования.
  • По какой-то причине в большинстве случаев, когда я запускаю модель в наборе тестовых данных, я часто получаю отчеты, которые либо прогнозируют один и тот же результат исключительно, либо в лучшем случае вообще не прогнозируют один из результатов, в то время как остальные прогнозы распределены равномерно .
  • Редко (один из 3-х) я получаю отчет, в котором (как и должно быть) прогнозы распределяются равномерно среди всех 4 результатов. 
X = trainer.drop(['TResult'], axis = 1)
y = trainer['TResult']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
newModel = LinearSVC()
newModel.fit(X_train, y_train)
pred = newModel.predict(X_test)
rep = classification_report(y_test, pred)
print(rep)

Отчет / Прогон 1: 

             precision    recall  f1-score   support

          A       0.00      0.00      0.00        56   <Nothing here
          B       0.00      0.00      0.00        79   <Nothing here
          C       0.24      1.00      0.38        66
          D       0.00      0.00      0.00        78   <Nothing here

avg / total       0.06      0.24      0.09       279

Отчет / Прогон 2: 

             precision    recall  f1-score   support

          A       0.20      0.18      0.19        65
          B       0.32      0.17      0.22        78    ]expected
          C       0.22      0.59      0.32        51
          D       0.50      0.26      0.34        85

avg / total       0.33      0.28      0.27       279

Отчет / Прогон 3: 

             precision    recall  f1-score   support

          A       0.32      0.75      0.45        67
          B       0.00      0.00      0.00        79   <Nothing here
          C       0.00      0.00      0.00        68   <Nothing here
          D       0.33      0.62      0.43        65

avg / total       0.15      0.32      0.21       279

Отчет / Прогон 4: 

             precision    recall  f1-score   support

          A       0.23      0.08      0.12        59
          B       0.24      0.75      0.36        69
          C       0.00      0.00      0.00        73   <Nothing here
          D       0.39      0.21      0.27        78

avg / total       0.22      0.26      0.19       279

Отчет / Прогон 5: 

             precision    recall  f1-score   support

          A       1.00      0.02      0.03        66
          B       0.25      0.73      0.38        63    ]expected
          C       0.60      0.04      0.08        71
          D       0.37      0.43      0.40        79

avg / total       0.55      0.30      0.23       279
...