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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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グリッドサーチのscoringについて

smilenannan

総合スコア18

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0グッド

2クリップ

投稿2016/09/20 10:04

python3のsklearnのGridSearchCVを使って不均衡クラスの分類を行いたいと思っています。その際、グリッドサーチを使って最適なパラメーターを求めようと思っているのですが、scoringについて質問があります。

不均衡クラス(クラス1のデータが少ないです)のデータを分類するため、f1-scoreに着目しようと思っているのですが、f1-scoreにすると平均の値で比べてしまいます。
結果は以下のようになります。
クラス0のf1-scoreはよい値がでるのすが、クラス1のf1-scoreは悪い値がでます。
ですのでクラス1のf1-scoreを基準にグリッドサーチを行いたいのですが、平均のf1-scoreで見てしまうため、データ数の少ないクラス1のf1-scoreが反映されません。

クラス1のf1-scoreのみをscoreとして用いる、などができるのでしょうか。
よろしくお願いします。

precision recall f1-score support

0 0.99 0.97 0.98 845
1 0.37 0.64 0.47 22

avg 0.97 0.96 0.97 867

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回答1

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自己解決

scoring=metrics.make_scorer(metrics.f1_score, pos_label = 1, average="binary")
のように書くと、自分でscoreの設定ができることが分りました。

投稿2016/09/20 16:43

smilenannan

総合スコア18

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