这是 sklearn 分类报告对多标签分类报告的正确使用吗？

Question

我正在使用 tf-keras 训练神经网络。这是一个多标签 classification，其中每个样本属于多个 classes [1,0,1,0..etc] .. 最终模型行（只是为了清楚起见）是：

model.add(tf.keras.layers.Dense(9, activation='sigmoid'))#final layer

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, 
                metrics=[tf.keras.metrics.BinaryAccuracy(), 
                tfa.metrics.F1Score(num_classes=9, average='macro',threshold=0.5)])

我需要为这些生成精度、召回率和 F1 分数（我已经在训练期间获得了报告的 F1 分数）。为此，我正在使用 sklearns classification 报告，但我需要确认我在多标签设置中正确使用它。

from sklearn.metrics import classification_report

pred = model.predict(x_test)
pred_one_hot = np.around(pred)#this generates a one hot representation of predictions

print(classification_report(one_hot_ground_truth, pred_one_hot))

这很好用，我得到了每个 class 的完整报告，包括与来自 tensorflow 插件的 F1score 指标相匹配的 F1 分数（对于宏 F1）。抱歉，post 很冗长，但我不确定的是：

在多标签设置的情况下，预测需要进行one-hot编码是否正确？如果我传入正常的预测分数（S 型概率），则会抛出错误...

谢谢。

Answer 1

对二进制、多class和多标签class化使用classification_report是正确的。

在多重class class化的情况下，标签不是单热编码的。他们只需要 indices 或 labels.

您可以看到下面的两个代码产生相同的输出：

索引示例

from sklearn.metrics import classification_report
import numpy as np

labels = np.array(['A', 'B', 'C'])


y_true = np.array([1, 2, 0, 1, 2, 0])
y_pred = np.array([1, 2, 1, 1, 1, 0])
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=labels))

带有标签的示例

from sklearn.metrics import classification_report
import numpy as np

labels = np.array(['A', 'B', 'C'])

y_true = labels[np.array([1, 2, 0, 1, 2, 0])]
y_pred = labels[np.array([1, 2, 1, 1, 1, 0])]
print(classification_report(y_true, y_pred))

两者都returns

              precision    recall  f1-score   support

           A       1.00      0.50      0.67         2
           B       0.50      1.00      0.67         2
           C       1.00      0.50      0.67         2

    accuracy                           0.67         6
   macro avg       0.83      0.67      0.67         6
weighted avg       0.83      0.67      0.67         6

在多标签class化的上下文中，classification_report可以像下面的例子一样使用：

from sklearn.metrics import classification_report
import numpy as np

labels =['A', 'B', 'C']

y_true = np.array([[1, 0, 1],
                   [0, 1, 0],
                   [1, 1, 1]])
y_pred = np.array([[1, 0, 0],
                   [0, 1, 1],
                   [1, 1, 1]])

print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=labels))

这是 sklearn 分类报告对多标签分类报告的正确使用吗？

Is this the correct use of sklearn classification report for multi-label classification reports?

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