我正在尝试将sklearn.metrics.classification_report运行在Pandas数据框中。
数据帧df_joined看起来像这样，有100行:
Timestamp Label Pred
2016-10-05 29.75 30.781430
2016-10-06 30.35 31.379146
2016-10-07 31.59 31.174824
2017-02-13 29.63 29.875497
2017-02-14 29.60 29.923161
2017-02-15 30.22 30.257284
2017-02-16 30.12 30.374257
2017-02-17 30.09 30.357196
2017-02-20 31.03 30.971070
2017-02-21 31.05 30.930189
我现在正在尝试通过以下方式打印category_report
print 'Classification Report:', '\n', sklearn.metrics.classification_report(df_joined[label],df_joined['Pred'] )
我收到错误:
文件
“\ Python \ WinPython-32bit-2.7.10.3 \ python-2.7.10 \ lib \ site-packages \ sklearn \ utils \ multiclass.py”，第106行，在unique_labels中
引发ValueError(“未知标签类型:％r”％ys)
TypeError:并非在字符串格式化期间转换了所有参数
我一直在尝试使用sklearn.metrics.classification_report(df_joined[label].values, df_joined['Pred'].values)代替，但它会产生相同的错误。
有人知道这是从哪里来的吗？
参考方案
我相信classification_report可以量化您对数据点标签的分类/预测程度，而不是其实际值。标签不能是浮点数，sklearn documentation和sklearn user guide中的所有示例都使用整数作为标签。
这些参数也暗示了这一点，因为传递1-d数组的替代方法是仅针对标签使用特定的数组构造。
sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None,target_names=None, sample_weight=None, digits=2)
y_true : 1d array-like, or label indicator array / sparse matrix
Ground truth (correct) target values.
y_pred : 1d array-like, or label indicator array / sparse matrix
Estimated targets as returned by a classifier.
...
如果您的数据将是整数标签，则您传递的确切数据框格式会正常工作:
# Does not raise an error
classification_report(df_joined['Label'].astype(int), df_joined['Pred'].astype(int))
您可以在Model evaluation: quantifying the quality of predictions中阅读有关sklearn的不同模型评估工具的更多信息，然后选择一种适合评估分类器的工具。
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