在 PyML 中获取多类问题的召回（灵敏度）和精度（PPV）值

Question

我正在使用PyML进行 SVM 分类。但是，我注意到当我使用 LOO 评估多类分类器时，结果对象不会报告灵敏度和 PPV 值。相反，它们是 0.0：

from PyML import *
from PyML.classifiers import multi

mc = multi.OneAgainstRest(SVM())
data = VectorDataSet('iris.data', labelsColumn=-1)
result = mc.loo(data)

result.getSuccessRate()
>>> 0.95333333333333337
result.getPPV()
>>> 0.0
result.getSensitivity()
>>> 0.0

我查看了代码，但无法弄清楚这里出了什么问题。有人有解决方法吗？

Answer 1

对于多类问题，您无法获得通常的 Precision/Recall 测量值。您必须获得每个类别的 Precision/Recall，并且您可以计算加权平均值。

我不知道 PyML 的细节，但你可以通过预测并为每个类计算它们。