在 KFold 交叉验证的情况下如何显示均值分类报告和混淆矩阵
How to display mean classification report and confusion matrix in case of KFold cross validation
我正在尝试使用 Keras ANN 分类器在 python 中执行 5 折交叉验证，我需要一个单一的平均分类报告和所有折的混淆矩阵。
我可以计算每个折叠的混淆矩阵和分类报告，并按照提供的代码片段显示它们 here。
问题：
如何计算所有折叠的平均混淆矩阵和平均报告？
就混淆矩阵而言，它用于总结每个折叠的混淆矩阵，因为它们包含绝对值和不是百分比。但是，如果你想要一个平均混淆矩阵，你应该创建一个相同形状的 confusion_mat_avg 变量，并且只取所有折叠的每个单元格的平均值。
关于平均报告，解决方法类似。以下答案可能会给你一个更好的主意。
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我正在尝试使用 Keras ANN 分类器在 python 中执行 5 折交叉验证，我需要一个单一的平均分类报告和所有折的混淆矩阵。
我可以计算每个折叠的混淆矩阵和分类报告，并按照提供的代码片段显示它们 here。
问题：
如何计算所有折叠的平均混淆矩阵和平均报告？
就混淆矩阵而言，它用于总结每个折叠的混淆矩阵，因为它们包含绝对值和不是百分比。但是，如果你想要一个平均混淆矩阵，你应该创建一个相同形状的 confusion_mat_avg 变量，并且只取所有折叠的每个单元格的平均值。
关于平均报告，解决方法类似。以下答案可能会给你一个更好的主意。