在k折交叉验证中,sklearn模块可以返回负类的平均精度和召回率分数。在sklearn中,可以使用cross_val_score
函数进行k折交叉验证,并通过设置scoring
参数来指定评估指标。对于二分类问题,可以使用scoring='accuracy'
来计算平均精度,而对于召回率,可以使用scoring='recall'
来计算负类的召回率。
需要注意的是,cross_val_score
函数默认使用StratifiedKFold进行分层抽样,以保证每个折中的正负样本比例相似。此外,还可以通过设置cv
参数来指定k的值,默认为5。
以下是一个示例代码:
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer, recall_score
# 假设模型为clf
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
recall_scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5, scoring=make_scorer(recall_score, pos_label=0))
avg_accuracy = scores.mean()
avg_recall = recall_scores.mean()
print("平均精度:", avg_accuracy)
print("负类召回率:", avg_recall)
在这个例子中,clf
代表训练好的分类器,X
和y
分别代表特征和标签。cross_val_score
函数会返回每个折的评估指标,通过取平均值可以得到整体的平均精度和召回率。
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