具有自然排序的多个类别的监督分类

【问题标题】：supervised classification of multiple categories with a natural ordering具有自然排序的多个类别的监督分类
【发布时间】：2014-06-22 15:58:33
【问题描述】：

我尝试训练一个模型将样本分为三类：weak、medium 和 strong。据我所知，最好的方法是使用weighted kappa score 来衡量模型性能。 scikit-learn 中似乎没有实现加权 kappa。人们如何使用scikit-learn 进行此类分类？这是一项相当常规的任务。

【问题讨论】：

这里有什么问题？实施了吗？不，不是。

标签： classification scikit-learn

【解决方案1】：

您可以使用skll获取kappa分数来衡量性能。

from skll.metrics import kappa
kappa_val = kappa(y_true, y_pred)

skll 还有很多其他用例。详情请访问链接here

【讨论】：

from skll.metrics import kappa 抛出错误“无法导入名称 BaseLibLinear”。好奇你以前是否见过这个问题？
您使用的是什么版本的 skll？我正在使用 skll 1.0.1，我没有收到任何错误。 >>> import skll >>> skll.__version__ '1.0.1' >>> from skll.metrics import kappa >>> 成功
即使我刚刚创建了一个安装了 skll 的全新 conda 环境，它也可以成功运行。请更新你的skll包。$ conda create -n skll python=3.4 skll $source activate skll $ python >>> from skll.metrics import kappa成功