apache-spark - Spark ML - MulticlassClassificationEvaluator - 我们可以通过每个类标签获得精度/召回率吗？

Question

我正在 Spark ML 中使用随机森林进行多类预测。

对于 spark ML 中的这个 MulticlassClassificationEvaluator()，是否可以通过每个类标签获得精度/召回率？

目前，我只看到所有班级的精确度/召回率相结合。

Answer 1

直接使用org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics，然后获取可用的指标——

// copied from spark git
val predictionAndLabels =
      dataset.select(col($(predictionCol)), col($(labelCol)).cast(DoubleType)).rdd.map {
        case Row(prediction: Double, label: Double) => (prediction, label)
      }
    val metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabels)

Answer 2

使用内置方法查看类文档，这似乎是不可能的。

尽管不完全是您要查找的内容，但您可以在方法中使用weightedPrecisionand 。这至少可以解决阶级失衡问题。weightedRecallmetricName