Zeigen Genauigkeit für jede Klasse in jeder Testdaten mit sklearn

Question

Ich habe etwas zu fragen.

Ich habe meinen Sklearn Logistic Regression Classifier mit 10 tausend Trainingsdaten in Python trainiert. Ich habe 2 tausend Testdaten und ich benutze Genauigkeit Score, um die Genauigkeit und Verwirrung Matrix zu zeigen .. aber beide zeigen nur Gesamtgenauigkeit aller Testdaten.

, was ich will, ist zum Beispiel:

Testdaten 1: "abc"

Genauigkeit der Klasse A gegebenen Testdaten: 80%

Genauigkeit der Klasse B gegeben Testdaten: 10%

Genauigkeit der Klasse C gegebenen Testdaten: 10%

Testdaten 2: "def"

Genauigkeit der Klasse A gegebenen Testdaten: 50%

Genauigkeit der Klasse B gegebenen Testdaten: 30%

Genauigkeit der Klasse C gegebenen Testdaten: 20%

und so weiter für den Rest aller Testdaten. und ich möchte es in der Tabelle so zeigen. example

ist es möglich, dass mit sklearn?

Answer 1

Basierend auf dem von Ihnen bereitgestellten Beispiel, denke ich, was Sie fragen, ist probabilistische Vorhersage für jeden Ihrer Testdatenpunkte. Sie können dies problemlos mit der Methode predict_proba der LogisticRegression-Klasse (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression.predict_proba) durchführen. Dies gibt Ihnen die Wahrscheinlichkeiten jeder der Klassen. Die zurückgegebene Matrix sollte in Ihrem Fall eine Größe von 2000 x 3 haben. Sie können sie mit 100 multiplizieren, um die erforderlichen Prozentsätze für jede Klasse zu erhalten.

Hoffe, dass hilft.