クロスバリデーションを使用したscikits混同マトリクス

Question

私はscikitsインターフェイスを使用してクロスバリデーション（stratifiedKfold）を使用してSVMクラシファイアをトレーニングしています。各テストセット（kの）について、私は分類結果を得る。私はすべての結果を混乱行列にしたい。 Scikitsには、混同行列インターフェイスがあります。 sklearn.metrics.confusion_matrix（y_true、y_pred） 私の質問は、y_trueとy_predの値をどのように累積するべきかです。それらは配列（numpy）です。 k-foldパラメーターに基づいて配列のサイズを定義する必要がありますか？そして、結果ごとにy_trueとy-predを配列に追加する必要がありますか？

Answer 1

総混乱マトリックスを使用するか、CVパーティションごとに1つずつ計算し、ばらつきの尺度として、マトリックス内の各コンポーネントの平均と標準偏差（または標準誤差）を計算することができます。

分類レポートでは、各CVパーティションの予測を渡し、各クラスの平均スコアと標準偏差を計算するために、2次元入力を受け入れるようにコードを修正する必要があります。