多标签分类交叉验证错误
Error with cross validation on a multilabel classification
我正在使用 "multiclass.OneVsRestClassifier" 和 "cross_validation.StratifiedKFold"。当我对多标签问题进行交叉验证时，它失败了。
是否可以对多标签问题 scikit-learn 执行交叉验证？
我认为问题出在 class 标签列表的元组中，例如 ([1], [2], [2], [1], [1,2], [3], [ 1,2,3]..)
我认为错误的代码如下：
n_samples = X.shape[0]
Y_list = [value for value in Y.T]
print 'Y_list[0].shape:', Y_list[0].shape, 'len(Y_list):', len(Y_list)
cv = cross_validation.StratifiedKFold(Y_list, 3)
如果你打算用scikit-learn解决多标签任务，建议先
使用 MultilabelBinarizer 将您的输出转换为标签二元指标。
分层 k 折不支持多标签格式，因为它需要平衡每个标签的阳性比例。相反，您可以使用 K-folds or shuffle split 交叉验证策略。
我正在使用 "multiclass.OneVsRestClassifier" 和 "cross_validation.StratifiedKFold"。当我对多标签问题进行交叉验证时，它失败了。 是否可以对多标签问题 scikit-learn 执行交叉验证？
我认为问题出在 class 标签列表的元组中，例如 ([1], [2], [2], [1], [1,2], [3], [ 1,2,3]..)
我认为错误的代码如下：
n_samples = X.shape[0]
Y_list = [value for value in Y.T]
print 'Y_list[0].shape:', Y_list[0].shape, 'len(Y_list):', len(Y_list)
cv = cross_validation.StratifiedKFold(Y_list, 3)
如果你打算用scikit-learn解决多标签任务，建议先 使用 MultilabelBinarizer 将您的输出转换为标签二元指标。
分层 k 折不支持多标签格式，因为它需要平衡每个标签的阳性比例。相反，您可以使用 K-folds or shuffle split 交叉验证策略。