A precisão do subconjunto é de fato uma métrica severa. Para ter uma noção de quão bom ou ruim é 0,29, alguma idéia:
- veja quantas etiquetas você tem uma média para cada amostra
- observe o contrato entre anotadores, se disponível (se não estiver, tente ver qual precisão de subconjunto é obtida quando você é o classificador)
- pense se o tópico está bem definido
- veja quantas amostras você tem para cada etiqueta
Você também pode calcular a pontuação de hamming, para ver se o seu classificador não tem noção ou é decentemente bom, mas tem problemas para prever todos os rótulos corretamente. Veja abaixo para calcular a pontuação de hamming.
Ao mesmo tempo, pelo que entendi, não posso usar o scikit.metrics com o OneVsRestClassifier, então como posso obter algumas métricas (F1, Precision, Recall etc.) para descobrir o que está errado?
Consulte Como calcular a precisão / recuperação para a classificação multiclass-multilabel? . Eu esqueci se o sklearn suporta, lembro que tinha algumas limitações, por exemplo, o sklearn não suporta rótulos múltiplos para matriz de confusão . Seria uma boa ideia ver esses números de fato.
Pontuação de Hamming :
Em uma configuração de classificação de vários rótulos , sklearn.metrics.accuracy_scoreapenas calcula a precisão do subconjunto (3): ou seja, o conjunto de rótulos previsto para uma amostra deve corresponder exatamente ao conjunto de rótulos correspondente em y_true.
Essa maneira de calcular a precisão é às vezes chamada, talvez menos ambiguamente, da proporção exata de correspondência (1):
Outra maneira típica de calcular a precisão é definida em (1) e (2), e menos ambiguamente referida como a pontuação de Hamming (4) (uma vez que está intimamente relacionada à perda de Hamming) ou precisão baseada em rótulo ). É calculado da seguinte forma:
Aqui está um método python para calcular a pontuação de Hamming:
# Code by /programming//users/1953100/william
# Source: /programming//a/32239764/395857
# License: cc by-sa 3.0 with attribution required
import numpy as np
y_true = np.array([[0,1,0],
[0,1,1],
[1,0,1],
[0,0,1]])
y_pred = np.array([[0,1,1],
[0,1,1],
[0,1,0],
[0,0,0]])
def hamming_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None):
'''
Compute the Hamming score (a.k.a. label-based accuracy) for the multi-label case
/programming//q/32239577/395857
'''
acc_list = []
for i in range(y_true.shape[0]):
set_true = set( np.where(y_true[i])[0] )
set_pred = set( np.where(y_pred[i])[0] )
#print('\nset_true: {0}'.format(set_true))
#print('set_pred: {0}'.format(set_pred))
tmp_a = None
if len(set_true) == 0 and len(set_pred) == 0:
tmp_a = 1
else:
tmp_a = len(set_true.intersection(set_pred))/\
float( len(set_true.union(set_pred)) )
#print('tmp_a: {0}'.format(tmp_a))
acc_list.append(tmp_a)
return np.mean(acc_list)
if __name__ == "__main__":
print('Hamming score: {0}'.format(hamming_score(y_true, y_pred))) # 0.375 (= (0.5+1+0+0)/4)
# For comparison sake:
import sklearn.metrics
# Subset accuracy
# 0.25 (= 0+1+0+0 / 4) --> 1 if the prediction for one sample fully matches the gold. 0 otherwise.
print('Subset accuracy: {0}'.format(sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)))
# Hamming loss (smaller is better)
# $$ \text{HammingLoss}(x_i, y_i) = \frac{1}{|D|} \sum_{i=1}^{|D|} \frac{xor(x_i, y_i)}{|L|}, $$
# where
# - \\(|D|\\) is the number of samples
# - \\(|L|\\) is the number of labels
# - \\(y_i\\) is the ground truth
# - \\(x_i\\) is the prediction.
# 0.416666666667 (= (1+0+3+1) / (3*4) )
print('Hamming loss: {0}'.format(sklearn.metrics.hamming_loss(y_true, y_pred)))
Saídas:
Hamming score: 0.375
Subset accuracy: 0.25
Hamming loss: 0.416666666667
(1) Sorower, Mohammad S. " Uma pesquisa bibliográfica sobre algoritmos para aprendizado de vários rótulos " . Oregon State University, Corvallis (2010).
(2) Tsoumakas, Grigorios e Ioannis Katakis. "Classificação multi-etiqueta: Uma visão geral. " Departamento de Informática, Universidade Aristóteles de Thessaloniki, Grécia (2006).
(3) Ghamrawi, Nadia e Andrew McCallum. "Classificação coletiva de rótulos múltiplos. " Anais da 14ª conferência internacional da ACM sobre gestão de informações e conhecimento. ACM, 2005.
(4) Godbole, Shantanu e Sunita Sarawagi. " Métodos discriminatórios para classificação com vários rótulos. " Avanços na descoberta de conhecimento e mineração de dados. Springer Berlin Heidelberg, 2004. 22-30.