从 python CRFSuite 获取混淆矩阵的最简单方法是什么？答案

【问题标题】：What is the easiest way to obtain the confusion matrix from python CRFSuite?从 python CRFSuite 获取混淆矩阵的最简单方法是什么？
【发布时间】：2021-03-21 05:10:52
【问题描述】：

我正在尝试从python CRFsuite 获取混淆矩阵。

这是我的代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_test, pred_y, normalize='true', labels=lables)

错误：

ValueError: You appear to be using a legacy multi-label data representation. Sequence of sequences are no longer supported; use a binary array or sparse matrix instead - the MultiLabelBinarizer transformer can convert to this format.

我尝试使用MultiLabelBinarizer()，但仍然无法得到混淆矩阵。

在谷歌搜索后，我发现了这个answer，它说对于混淆矩阵函数，您必须将y_test 和pred_y 展平。我查看了 CRFsuite 的其他指标的源代码here，它们确实使用了一个 fallaten 函数：

def _flattens_y(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(y_true, y_pred, *args, **kwargs):
        y_true_flat = flatten(y_true)
        y_pred_flat = flatten(y_pred)
        return func(y_true_flat, y_pred_flat, *args, **kwargs)
    return wrapper

但是没有获取confusion matrix的功能。

y_test 和 pred_y 是嵌套列表。

如何将y_test 和pred_y 展平以获得混淆矩阵？

谢谢。

【问题讨论】：

您可能会发现sklearn's classification report 很有用。

标签： python machine-learning confusion-matrix crf python-crfsuite

【解决方案1】：

from itertools import chain

f_y_test = list(chain.from_iterable(y_test))
f_pred_y = list(chain.from_iterable(pred_y))

【讨论】：

请添加有关此回复如何应用于该问题的更多详细信息。