为多类多标签分类构建混淆矩阵

Question

我想建立多类多标记分类以计算再精密，召回和F1混淆矩阵。 一种想法是从进来训练和测试集合，e.g所有组合建立它。 P>

       A1 A2A3 A1A3
A1     x    x   x
A2A3   x    x   x 
A1A3   x    x   x

在其他想法是建立它像一个简单的标签分类，但使用双值的矩阵，e.g的值。 P>

       A1     A2     A3
A1   double double double
A2   double double double
A3   double double double

在这种情况下，问题是如何计算此值有意义？ P>

曾与矩阵的构建人的经验？哪个版本更合理？ 如果有一些其他的方式来建立这样的混淆矩阵，很高兴收到你的来信了。 P>

问候，安德烈 P>

Answer 1

如果它也让某人感兴趣，这对我来说是这样的： 由于来自 Gj 的描述，我使用了第一个想法并计算了基于标签的度量。 Madjarov 等人，多标签学习方法的广泛实验比较，模式 认可（2012 年）。

相应的代码可以在评估模块中的dkpro-tc（DKPro文本分类框架）中找到。