在Python中使用 sklearn 计算完整性分数

如果您正在处理分类问题，并且希望评估自己的模型的性能，那么完整性分数是一个重要的评估指标。完整性分数对应于实际降噪后的正类样本数，除以实际的正类样本数。在本文中，我们将讨论如何在 Python 中使用 sklearn 计算完整性分数。

数据集

我们将使用名为 iris 的标准数据集。该数据集由三个类别共 150 个观察样本组成，每个类别有 50 个样本。每个样本都有四个特征测量值：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度。鸢尾花数据集是经典的分类问题数据集。

加载数据集

我们将使用 scikit-learn 库中的 load_iris() 函数来加载鸢尾花数据集。加载的数据集将包含以下信息：

1. 数据集的数据数组 (features)。
2. 数据集的类别指示器向量 (labels)。

代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

定义模型

我们将使用决策树来创建一个模型。模型训练代码如下所示：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

dt = DecisionTreeClassifier()
dt.fit(X, y)

评估模型

接下来，我们将使用 cross_val_score() 函数来计算完整性分数。运行以下代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(dt, X, y, cv=5, scoring='recall')

cv 参数指定 5 折交叉验证。scoring 参数指定我们要计算召回率 (recall) 的得分。我们还可以将 scoring 参数设置为其他的指标，如准确率 (accuracy) 或 F1 分数 (F1 score)。

注意：我们使用召回率来计算完整性分数，因为对于我们的问题而言，我们关心的是正确预测实际正样本的数量。

最后，计算得分的平均值：

print("Mean recall: ", scores.mean())

结论

在本文中，我们学习了如何在 Python 中使用 sklearn 库来计算完整性分数，来评估分类器性能。要处理不同类型的分类问题时，了解和熟悉不同的指标和方法可以帮助您更好地评估和优化您的模型。