python - Azure ML 中混淆矩阵中每个单元格的项目数的浮点值

Question

我使用 Azure 机器学习服务进行建模。为了跟踪和分析二元分类问题的结果，我使用了 azureml.training.tabular.score.scoring 库中名为 score-classification 的方法。我像这样调用该方法:

metrics = score_classification(
        y_test, y_pred_probs, metrics_names_list, class_labels, train_labels, sample_weight=sample_weights, use_binary=True)

输入参数是:

• y_test 是一个由 0 和 1 组成的数组。
• y_pred 是每个项目的浮点值数组。
• metrics_names_list是我要计算的指标名称列表:['f1_score_classwise', 'confusion_matrix']。
• class_labels 是一个由 [0, 1] 组成的两项数组。
• train_labels 是一个由 ['False', 'True'] 组成的两项列表。

当它计算我作为 metrics_names_list 发送的指标时，结果将显示在 Azure ML 门户的指标页面中。

混淆矩阵是我每次绘制的指标之一。它有一个用于表示的组合框。该组合框可以设置为原始以显示每个单元格的项目数，并设置为标准化以显示单元格的百分比。

问题是我看到这个矩阵的原始配置的浮点​​值而不是整数!不知道这个问题该如何处理？

Answer 1

如果您使用样本权重，混淆矩阵值将计算为每个单元格样本权重的总和，这可能会产生浮点值。如果您想查看混淆矩阵中的整数值，可以尝试不将任何样本权重传递给 score_classification 方法。

classification_metrics = list(constants.CLASSIFICATION_SCALAR_SET)
scores = scoring.score_classification(
            y_test_df.values, predicted, classification_metrics, class_labels, train_labels
        )