我有一个期望的数组[1,1,3]
和一个预测的数组[1,2,2,4]
,我想计算它的precision_recall_fscore_support
,所以我需要以下格式的矩阵:
>> mlb = MultiLabelBinarizerWithDuplicates()
>> transformed = mlb.fit_transform([(1, 1, 3), (1, 2, 2, 4)])
array([[1,1,0,0,1,0],
[1,0,1,1,0,1]])
>> mlb.classes_
[1,1,2,2,3,4]
对于重复的值,我不在乎其中哪一个被打开,这意味着这也是一个有效的结果:
array([[1,1,0,0,1,0],
[0,1,1,1,0,1]])
MultiLabelBinarizer明确表示“所有条目都应该是唯一的(不能包含重复的类)”,因此它不支持这个用例
有效的初步实施:
用法:
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