使用 f2 分数评估多个分类器

如何解决使用 f2 分数评估多个分类器

我正在尝试将一些模型分类为二元分类。我想根据分数和 f2 分数对模型进行分类。

对于“分数”，我使用了代码

for name,clf in zip(models,classifiers):
    clf.fit(X_train,y_train)
    score = clf.score(X_test,y_test)
    scores.append(score)

给出了所有模型的分数，但我无法找到所有模型的 f2 分数。任何人都可以建议代码应该是什么？

解决方法

您可以使用 fbeta_score 来实现此目的，只需将 β 设置为 2。

from sklearn.metrics import fbeta_score

scores = []
f2_score = []

for name,clf in zip(models,classifiers):
    clf.fit(X_train,y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    f2 = beta_score(y_test,y_pred,beta=2,average='binary')
    score = clf.score(X_test,y_test)
    scores.append(score)
    f2_score.append(f2)