sklearn、RandomForestを使ったマルチラベルでの分類器の評価の際のエラー

Question

現在、sklearnのRandomForestを使った分類器を作成しています。

分類器について

ラベル:ユーザの年と性別のフラグ
data:文書

文書を入れると分類され結果、文書のユーザと性別がわかるようにしたいです。

学習は可能なのですが、評価方法がわからず困っております。

評価方法

accuracy_scoreを使ったシンプルなものを検討していますが、実際に実行すると

ValueError: multiclass-multioutput is not supported

と出てしまい、前に進めません。

ソース

def machine_learning(db):
    dates =[]
    labels = []
    dictionary=get_dictionary(db)
    for age in range(1,3):
        for gender_flag in range(0,1):
            descriptions = []
            for data in db.profile.find({"age": age*10,"gender": gender_flag}).limit(1000):
                descriptions.append(data['description'].encode('utf-8'))
            tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen')
            for description in descriptions:
                words=[]
                nodes = tagger.parseToNode(description)
                while nodes:
                    if nodes.feature.split(',')[0] == '名詞':
                        word = nodes.surface.decode('utf-8')
                        words.append(json.dumps(word, ensure_ascii=False))
                    nodes = nodes.next
                labels.append([age,gender_flag])
                tmp = dictionary.doc2bow(words)
                dense = list(gensim.matutils.corpus2dense([tmp], num_terms=len(dictionary)).T[0])
                dates.append(dense)
               
    data_train_s, data_test_s, label_train_s, label_test_s = train_test_split(dates, labels, test_size=0.4)

    estimator = RandomForestClassifier(random_state=777)
    estimator.fit(data_train_s, label_train_s)
    predicted = estimator.predict(data_test_s)
    # get the accuracy
    print accuracy_score(np.ndarray(label_test_s), predicted)

どうか助けてください。。。。

この問題で4時間ぐらい悩んでいます。

また、マルチラベルで他にいい方法があれば提案して頂けたら嬉しいです。

よろしくお願いします。

Answer 1

年齢と性別を別々に与えればマルチラベルではなくなります。

---

追記：
データの数がマルチなら、そのすべての値は0か1でなければなりません。

今、性別はその要件を満たしますが、年齢がバイナリではありません。

ならば、性別の正解率は性別で行って、
年齢の正解率は年齢で行えばよいことになります。

from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

a = np.random.randint(3, size=(10, 2))
b = np.random.randint(3, size=(10, 2))

print(a)
print(b)

try:
    print(accuracy_score(a,b))
except ValueError as e:
    print(e)

print('0-acc:', accuracy_score(a[:, 0],b[:, 0]))
print('1-acc:', accuracy_score(a[:, 1],b[:, 1]))

Comments

[退会済みユーザー]

別々にラベルをつけても学習してくれるのでしょうか?

[mkgrei]

学習はそのままで問題ありません。
評価する時に別々に行えば良いです。
それっぽいサンプルコードを追記しました。

[退会済みユーザー]

ありがとうございます。
別々にすることで解決しました。

返信が遅くなりまして申し訳ございません。