scikit-learn:支持向量机.精度和/或准确度

Question

我试图弄清楚我使用的代码是计算精度还是准确性，或者两者兼而有之。由于我只有一点统计学背景（另一种语言），我并不真正理解维基百科文章]（https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision）涵盖该主题。

具体来说，我使用以下Python代码：

from sklearn import svm, cross_validation clf = svm.SVC(kernel=kernel, C=C) scores = cross_validation.cross_val_score(clf, FeatureMatrix, np.squeeze(LabelMatrix), cv=d_inds)

scikit-learn函数的文档可以在这里找到：

• sklearn.svm.SVC
• sklearn.cross_validation.cross_val_score

Answer 1

默认情况下，cross_val_score使用分类器的score方法（通常这是准确性）。如果要指定另一个指标，请在 scoring 参数中传递它，如 cross_val_score(clf, X, y, scoring = 'precision') .有关评分选项的完整列表，请查看 http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html