cross_val_predict()函数是scikit-learn库中的一个函数,用于进行交叉验证并返回每个样本的预测结果。它可以用于评估机器学习模型的性能。
要获得“积极”而不是“消极”的精度分数,可以通过以下步骤使用cross_val_predict()函数:
- 导入所需的库和模块:
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import accuracy_score
- 定义机器学习模型,并将其实例化:
model = YourModel() # 替换为你选择的机器学习模型
- 使用cross_val_predict()函数进行交叉验证,并获取预测结果:
y_pred = cross_val_predict(model, X, y, cv=5) # 替换X和y为你的特征和目标变量
- 根据预测结果计算精度分数:
positive_accuracy = accuracy_score(y, y_pred) # 替换y为你的目标变量
这样,positive_accuracy就是使用cross_val_predict()函数获得的“积极”类别的精度分数。
需要注意的是,cross_val_predict()函数的参数cv表示交叉验证的折数,可以根据实际情况进行调整。另外,你需要根据具体的问题选择合适的机器学习模型,并将其替换到代码中的YourModel()部分。
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