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2018/01/11 07:58

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mkgrei
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  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。
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+ 追記:
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+ 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。
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+
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+
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+ 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。
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+
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+
18
+
19
+ ならば、性別の正解率は性別で行って、
20
+
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+ 年齢の正解率は年齢で行えばよいことになります。
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+
23
+
24
+
25
+ ```python
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+
27
+ from sklearn.metrics import accuracy_score
28
+
29
+ import numpy as np
30
+
31
+
32
+
33
+ a = np.random.randint(3, size=(10, 2))
34
+
35
+ b = np.random.randint(3, size=(10, 2))
36
+
37
+
38
+
39
+ print(a)
40
+
41
+ print(b)
42
+
43
+
44
+
45
+ try:
46
+
47
+ print(accuracy_score(a,b))
48
+
49
+ except ValueError as e:
50
+
51
+ print(e)
52
+
53
+
54
+
55
+ print('0-acc:', accuracy_score(a[:, 0],b[:, 0]))
56
+
57
+ print('1-acc:', accuracy_score(a[:, 1],b[:, 1]))
58
+
59
+ ```