python - scikit-learn:支持向量机。精度和/或准确度？

Question

我试图弄清楚我使用的代码是否计算精度或准确度或两者兼而有之。由于我只有一点统计背景(用另一种语言)，所以我不太理解涵盖该主题的维基百科文章]( https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision )。

具体来说，我使用以下Python代码:

来自 sklearn 导入 svm，cross_validation
clf = svm.SVC(内核=内核, C=C)
分数 = cross_validation.cross_val_score(clf, FeatureMatrix, np.squeeze(LabelMatrix), cv=d_inds)

scikit-learn 的文档函数可以在这里找到:

• sklearn.svm.SVC
• sklearn.cross_validation.cross_val_score

Answer 1

默认情况下，cross_val_score 使用分类器的score 方法(通常这是准确性)。如果您想指定另一个指标，请将其传递到 scoring 参数中，如 cross_val_score(clf, X, y, Scoring = ' precision')。有关评分选项的完整列表，请查看 http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html