如何计算Orange中特定目标类别的Precision、Recall和F1

Question

在测试中；分数小部件，我们可以改变目标类(如果我们做分类(。

图像

但我想做测试&使用Python脚本小部件进行评分。

橙色。评估。精度(结果=无，**kwargs(

橙色。评估。召回(结果=无，**kwargs(

橙色。评估。F1(结果=无，**kwargs(

如何更改目标类？

Answer 1

获得CV(或其他(结果后，例如

import Orange
tree = Orange.classification.tree.TreeLearner()
res = Orange.evaluation.CrossValidation(data, [tree])

将目标值指数(参见data.domain.class_var.values(传递给评分函数：

Orange.evaluation.F1(res, target=0)

类F1、Recall和Precision将参数传递给scikit学习实现。