Библиотека Python, которая может вычислить матрицу путаницы для классификации по нескольким меткам

Я ищу библиотеку Python, которая может вычислить матрицу путаницы для классификации по нескольким меткам .

FYI:

• scikit-learn не поддерживает мульти-метки для матрицы путаницы)
• В чем разница между Multiclass и Multilabel Problem

Также взгляните на scikit-multilearn . Это очень хорошая библиотека, которая расширяет возможности sklearn для обучения по нескольким меткам. Тем не менее, я не уверен, как матрица путаницы работает для проблем с несколькими метками ...

Этот парень утверждает, что решил это.

У Sklearn есть метод, с помощью которого вы можете вычислить матрицу путаницы для мультикласса.

from sklearn import cross_validation
confusion_matrix(original, Predicted)

Попробуйте mlxtend . Вот пример мультикласса: http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/evaluate/confusion_matrix/#example-2-multi-class-classification

Существует множество различных параметров, которые могут оценить эффективность вашего метода путем сравнения реальных и прогнозируемых меток. Я предлагаю PyCM модуль, который может дать огромное разнообразие этих параметров, которые подходят для мультиклассовой классификации.

Scikit-learn действительно поддерживает матрицу смешения с несколькими метками. Смотрите ссылки ниже для документации и руководства пользователя:

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html

http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix

Посмотрите на sed_eval библиотеку. Он разработан для оценки обнаружения событий в аудио, что является проблемой с несколькими метками (поскольку в каждом аудио существует несколько событий). У них есть много вариантов оценки, которые могут соответствовать вашим потребностям. Вы можете получить истинно положительный показатель, и отсюда вычислить матрицу путаницы не так сложно.

Хотя этот вопрос старый, я пишу этот ответ для новой аудитории.
scikit-learn теперь поддерживает путаницу для классификации по нескольким меткам.

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix.html