クラスごとの精度を評価し、FastTextで呼び出す

私はthisチュートリアルの後にテキスト分類のためにFacebook Research FastTextライブラリを使用しています。私は分類を行う2つのラベルを持っています（2クラス）。テストファイル上の予測の出力は、同じものに対する精度とリコールを示します。クラスごとの精度を計算し、テストファイルを呼び出すにはどうすればよいですか？クラスごとの精度を評価し、FastTextで呼び出す

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2017-11-28 kashf34Kashf

のようなscikitlearn APIを同様に使用することができます。なぜなら、sklearnのAPIを使用しないのはなぜですか？http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_precision_recall。 html – Flika205

私は最近これを処理しなければなりませんでした。このissue in Githubはこの問題を説明し、solutionを提示します。

要約すると、後処理ステップとしてこれを行う必要があります。上記にリンクされたコードは、実際のラベルと予測されたラベルの比較を行い、バイナリ分類のための分類器の性能を正確に反映する混同行列を計算します。このコードは混同行列と精度のみを計算します。精密度とリコールを追加したい場合は、sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support

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2017-12-06 22:25:50 sail0r

クラスごとの精度を評価し、FastTextで呼び出す

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