python - 带有交叉验证的 scikits 混淆矩阵

Question

我正在使用 scikits 接口训练具有交叉验证（stratifiedKfold）的 svm 分类器。对于每个（k 个）测试集，我得到一个分类结果。我想要一个包含所有结果的混淆矩阵。Scikits 有一个混淆矩阵接口：sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred) 我的问题是我应该如何累积 y_true 和 y_pred 值。它们是数组（numpy）。我应该根据我的 k-fold 参数定义数组的大小吗？对于每个结果，我应该将 y_true 和 y-pred 添加到数组中？？？？

Answer 1

您可以使用聚合混淆矩阵，也可以为每个 CV 分区计算一个，然后计算矩阵中每个分量的均值和标准差（或标准误差），作为可变性的度量。

对于分类报告，需要修改代码以接受二维输入，以便传递每个 CV 分区的预测，然后计算每个类的平均分数和标准偏差。