解决多类分类器交叉验证中的 NaN 评分问题：原因与解决方案
2024-03-14 14:51:50
多类分类器的交叉验证评分中的 NaN 问题
简介
交叉验证是一种用于评估机器学习模型性能的技术。它涉及将数据集分成多个折迭，然后依次使用每个折迭作为测试集，而其余部分作为训练集。这种方法允许更可靠地估计模型的性能。
在进行多类分类器的交叉验证时，您可能会遇到无法计算精度、召回率、F1 分数和 AUC 评分的情况。本文将探讨导致这一问题的原因以及解决问题的步骤。
问题原因
当使用平均="binary"时，交叉验证评分无法计算多类分类器的精度、召回率、F1 分数和 AUC。此平均值参数指定如何计算不同类的评分。当类数大于 2 时，"binary"平均值不适用。
解决方案
要解决此问题，请将平均值参数更改为以下值之一：
- None： 计算每个类的平均值。
- "micro"： 计算所有类别的总体平均值。
- "macro"： 计算每个类别的平均值，然后计算这些平均值的平均值。
- "weighted"： 根据每个类别的样本权重计算平均值。
对于多类分类器，通常建议使用 "macro" 或 "weighted" 平均值。
修改代码
在代码中，将平均值参数更改为所选的值。例如：
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
k_fold = KFold(10)
accuracy = cross_val_score(NB_Classifier, x_train,y_train, cv = k_fold, scoring = 'accuracy')
precision = cross_val_score(NB_Classifier, x_train,y_train, cv = k_fold, scoring = 'precision', average="macro")
recall = cross_val_score(NB_Classifier, x_train,y_train, cv = k_fold, scoring = 'recall', average="macro")
f1_score = cross_val_score(NB_Classifier, x_train,y_train, cv = k_fold, scoring = 'f1', average="macro")
AUC = cross_val_score(NB_Classifier, x_train,y_train, cv = k_fold, scoring = 'roc_auc', average="macro")
结论
通过修改平均值参数，您可以解决多类分类器交叉验证中的 NaN 评分问题。建议对于多类分类器使用 "macro" 或 "weighted" 平均值。通过实施这些更改，您可以获得准确可靠的性能评估。
常见问题解答
-
为什么交叉验证对于评估模型性能很重要？
交叉验证提供了对模型性能更可靠的估计，因为它多次评估模型，并减少了因一次训练-测试拆分而产生的偏差。 -
除了 NaN 问题外，在多类分类器交叉验证中还有什么其他常见问题？
其他常见问题包括不平衡的数据集、类不平衡的评分和特征选择。 -
如何解决不平衡数据集的问题？
可以通过使用上采样、下采样或合成少数类样本来解决不平衡数据集。 -
类不平衡评分如何影响交叉验证？
类不平衡评分会对不同类别的分数产生不成比例的影响，可能导致模型性能的错误估计。 -
为什么在多类分类器中使用 "macro" 或 "weighted" 平均值？
"macro" 和 "weighted" 平均值考虑了不同类的平均值，提供了一种全面衡量模型性能的方法。
