scikit-learn：サポートベクターマシン。精度や精度は？

Question

私は、使用するコードが精度または精度、またはその両方を計算するかどうかを調べようとしています。私は統計上の背景が少ししかないので（別の言語で）、そのトピックを扱っているWikipediaの記事]（https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision）を実際に理解していません。

具体的には、私は、次のPythonのコードを使用します。

from sklearn import svm, cross_validation clf = svm.SVC(kernel=kernel, C=C) scores = cross_validation.cross_val_score(clf, FeatureMatrix, np.squeeze(LabelMatrix), cv=d_inds)

をscikit-learn機能に関するドキュメントは、ここで見つけることができます：

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

Answer 1

デフォルトでは、cross_val_scoreは、分類器のscoreメソッドを使用します（通常これが精度です）。別のメトリックを指定する場合は、scoringパラメータにcross_val_score(clf, X, y, scoring = 'precision')のように渡します。スコアリングオプションの一覧については、http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html

をご覧ください。