Scikit多类分类指标，分类报告

Question

我正在使用Scikit学习0.15.2用于多类分类问题。如下：Scikit 0.14多标签指标，直到我开始使用Multilabelbinarizer：

时，我得到了很多弃用游戏：

"弃用：对序列序列多标签表示的直接支持将无法从0.17版中获得。使用sklearn.preprocessing.multilabelbinarizer将其转换为标签指示剂表示。"

>

但是，我找不到一种方法来获取分类报告（精确，召回，f-measion）与之合作，如前所述，如下所示：Scikit 0.14多标签指标

我尝试使用下面的inverse_transform，这给出了一个分类_report，但也再次发出警告，即从0.17起，此代码将断开。

如何获得多类分类问题的措施？

示例代码：

import numpy as np
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.metrics import classification_report
# Some simple data:
X_train = np.array([[0,0,0], [0,0,1], [0,1,0], [1,0,0], [1,1,1]])
y_train = [[1], [1], [1,2], [2], [2]]
# Use MultiLabelBinarizer and train a multi-class classifier:
mlb = MultiLabelBinarizer(sparse_output=True)
y_train_mlb = mlb.fit_transform(y_train)
clf = OneVsRestClassifier(LinearSVC())
clf.fit(X_train, y_train_mlb)
# classification_report, here I did not find a way to use y_train_mlb, 
# I am getting a lot of DeprecationWarnings
predictions_test = mlb.inverse_transform(clf.predict(X_train))
print classification_report(y_train, predictions_test)
# Predict new example:
print mlb.inverse_transform(clf.predict(np.array([0,1,0])))

Answer 1

似乎您必须使用二进制标签运行分类报告：

print classification_report(y_train_mlb, clf.predict(X_train))