পাইথন লাইব্রেরি যা মাল্টি-লেবেল শ্রেণিবিন্যাসের জন্য বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স গণনা করতে পারে

Question

আমি পাইথন লাইব্রেরির সন্ধান করছি যা মাল্টি-লেবেল শ্রেণিবিন্যাসের জন্য বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স গণনা করতে পারে ।

---

অবগতির জন্য:

• সাইকিট শিখুন বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্সের জন্য মাল্টি-লেবেল সমর্থন করে না )
• মাল্টিক্লাস এবং মাল্টিলেবল সমস্যাটির মধ্যে পার্থক্য কী

Comments

আপনি কি শেষ করেছেন?

— মরতেজা শাহরিয়ারি নিয়া

@ মোর্তেজাশহারিণিয়া আমি একচেটিয়া থেকে রইলাম।

— ফ্রাঙ্ক ডারননকোর্ট

একটি তাত্ত্বিক মাল্টিলেবল কনফিউশন ম্যাট্রিক্স দেখতে কেমন হবে? আমি মনে করি না এটি প্রয়োগ হয়, তাই না?

— ব্যবহারকারী 798719

খুব মজার বিষয় যে এই প্রশ্নের উত্তর 3 টি খুব উল্লেখযোগ্যভাবে নিম্ন মানের।

— মনিকা হেডনেক

কোনও প্যাকেজ সম্পর্কে সচেতন নয়, তবে আপনি সম্ভবত পৃথক শ্রেণি হিসাবে সমস্ত সম্ভাব্য মাল্টি-লেবেল সমন্বয় বিবেচনা করতে পারেন এবং বহু-শ্রেণীর জন্য ইতিমধ্যে উপলব্ধ প্যাকেজগুলির কয়েকটি ব্যবহার করতে পারেন of তারপরে, এই বিভ্রান্তি থেকে, আপনার মাল্টি-লেবেল ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন

— ভ্যালেন্টিন কলোমে

Answer 1

এছাড়াও কটাক্ষপাত করা scikit-multilearn । এটি একটি খুব ভাল গ্রন্থাগার যা মাল্টি-লেবেল শেখার জন্য স্কলারন প্রসারিত করে। তবে, আমি নিশ্চিত নই যে বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স মাল্টি-লেবেল সমস্যার জন্য কীভাবে কাজ করে ...

এই লোকটি দাবি করেছে যে সে এটি সমাধান করেছে।

Answer 2

স্ক্লের্নের এটির জন্য একটি পদ্ধতি রয়েছে যা আপনি বহু শ্রেণীর জন্য কনফিউশন ম্যাট্রিক্স গণনা করতে পারেন।

from sklearn import cross_validation
confusion_matrix(original, Predicted)

Comments

মাল্টি লেবেল সম্পর্কে কীভাবে? github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/3452 এখনও খোলা আছে

— ফ্রাঙ্ক ডারননকোর্ট

Answer 3

Mlxtend চেষ্টা করুন । এখানে বহু-বর্গ মামলার একটি উদাহরণ আছে: http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/evaluate/confusion_matrix/#example-2-multi-class-classification

Comments

মাল্টি-লেবেল মাল্টি-ক্লাস সম্পর্কে কীভাবে? এটি কি সমর্থিত?

— ফ্রাঙ্ক ডারননকোর্ট

Answer 4

অনেকগুলি বিভিন্ন পরামিতি রয়েছে যা প্রকৃত এবং পূর্বাভাসীকৃত লেবেলের সাথে তুলনা করে আপনার পদ্ধতির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করতে পারে। আমি পাইসিএম মডিউলটি প্রস্তাব দিচ্ছি যা বহু ধরণের শ্রেণিবিন্যাসের জন্য উপযুক্ত এই পরামিতিগুলিকে একটি বিস্তৃত বিভিন্ন দিতে পারে।

Answer 5

সাইকিট-লার্নি মাল্টি-লেবেল কনফিউশন ম্যাট্রিক্সকে সমর্থন করে। ডকুমেন্টেশন এবং ব্যবহারকারী গাইডের জন্য নীচের লিঙ্কগুলি দেখুন:

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.confusion_matrix.html

http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#confusion-matrix

Comments

আপনাকে ধন্যবাদ, এজন্যই আমি একটি বিকল্প বিকল্প খুঁজছি :-)

— ফ্রাঙ্ক ডারননকোর্ট

Answer 6

এ sed_eval গ্রন্থাগার। এটি অডিওতে ইভেন্ট সনাক্তকরণের মূল্যায়নের জন্য তৈরি করা হয়েছে যা একটি মাল্টি-লেবেল সমস্যা (প্রতিটি অডিও হিসাবে, একাধিক ইভেন্ট বিদ্যমান)। তাদের অনেক মূল্যায়ন বিকল্প রয়েছে, যা আপনার প্রয়োজন অনুসারে মাপসই হতে পারে। আপনি সত্য-পজিটিভ রেট পেতে পারেন, ... এবং সেখান থেকে বিভ্রান্তির ম্যাট্রিক্স গণনা করা এত কঠিন নয়।

Answer 7

যদিও এই প্রশ্নটি পুরানো, আমি নতুন দর্শকদের জন্য এই উত্তরটি লিখছি।
সাইকিট-শিখুন এখন মাল্টি-লেবেল শ্রেণিবিন্যাসের জন্য কনফিউশন ম্যাট্রিক্সকে সমর্থন করে।

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix.html