scikit-learn - 如何绘制仅与一个相关的分数的学习曲线 class
scikit-learn - How Plotting learning curves for scores related to only one class
我正在使用二进制 class化（2 classes：A 和 B），我对绘制学习曲线感兴趣，但仅与 class 之一有关=13=]es，说B，这是罕见的class。这可以用 scikit-learn 来完成吗？到目前为止我绘制的是 F1，它是 2 classes 的 F1 平均值，但我没有看到单独绘制每个分数的方法。
单个 class 的 F1 分数并没有多大意义。对 1 或 "positive class"（可能很少见）的预测方式的任何更改都会明显改变您预测 0 的频率。
可能更有用的是绘制罕见 class 的召回率，以及它如何随着模型的拟合而增加。您还可以绘制假阴性的出现情况（模型预测 0 但本应预测罕见阳性 class 的情况）。这些将显示随着模型的改进，对个体 classes 的预测如何变得更加精确。
我正在使用二进制 class化（2 classes：A 和 B），我对绘制学习曲线感兴趣，但仅与 class 之一有关=13=]es，说B，这是罕见的class。这可以用 scikit-learn 来完成吗？到目前为止我绘制的是 F1，它是 2 classes 的 F1 平均值，但我没有看到单独绘制每个分数的方法。
单个 class 的 F1 分数并没有多大意义。对 1 或 "positive class"（可能很少见）的预测方式的任何更改都会明显改变您预测 0 的频率。
可能更有用的是绘制罕见 class 的召回率，以及它如何随着模型的拟合而增加。您还可以绘制假阴性的出现情况（模型预测 0 但本应预测罕见阳性 class 的情况）。这些将显示随着模型的改进，对个体 classes 的预测如何变得更加精确。