Python pyspark MulticlassMetrics用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics 的用法。

用法: class pyspark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics(predictionAndLabels)

多類分類的評估器。

1.4.0 版中的新函數。

參數：

predictionAndLabels：pyspark.RDD: 預測、標簽、可選權重和可選概率的 RDD。

例子：

>>> predictionAndLabels = sc.parallelize([(0.0, 0.0), (0.0, 1.0), (0.0, 0.0),
...     (1.0, 0.0), (1.0, 1.0), (1.0, 1.0), (1.0, 1.0), (2.0, 2.0), (2.0, 0.0)])
>>> metrics = MulticlassMetrics(predictionAndLabels)
>>> metrics.confusionMatrix().toArray()
array([[ 2.,  1.,  1.],
       [ 1.,  3.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> metrics.falsePositiveRate(0.0)
0.2...
>>> metrics.precision(1.0)
0.75...
>>> metrics.recall(2.0)
1.0...
>>> metrics.fMeasure(0.0, 2.0)
0.52...
>>> metrics.accuracy
0.66...
>>> metrics.weightedFalsePositiveRate
0.19...
>>> metrics.weightedPrecision
0.68...
>>> metrics.weightedRecall
0.66...
>>> metrics.weightedFMeasure()
0.66...
>>> metrics.weightedFMeasure(2.0)
0.65...
>>> predAndLabelsWithOptWeight = sc.parallelize([(0.0, 0.0, 1.0), (0.0, 1.0, 1.0),
...      (0.0, 0.0, 1.0), (1.0, 0.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0), (1.0, 1.0, 1.0),
...      (2.0, 2.0, 1.0), (2.0, 0.0, 1.0)])
>>> metrics = MulticlassMetrics(predAndLabelsWithOptWeight)
>>> metrics.confusionMatrix().toArray()
array([[ 2.,  1.,  1.],
       [ 1.,  3.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> metrics.falsePositiveRate(0.0)
0.2...
>>> metrics.precision(1.0)
0.75...
>>> metrics.recall(2.0)
1.0...
>>> metrics.fMeasure(0.0, 2.0)
0.52...
>>> metrics.accuracy
0.66...
>>> metrics.weightedFalsePositiveRate
0.19...
>>> metrics.weightedPrecision
0.68...
>>> metrics.weightedRecall
0.66...
>>> metrics.weightedFMeasure()
0.66...
>>> metrics.weightedFMeasure(2.0)
0.65...
>>> predictionAndLabelsWithProbabilities = sc.parallelize([
...      (1.0, 1.0, 1.0, [0.1, 0.8, 0.1]), (0.0, 2.0, 1.0, [0.9, 0.05, 0.05]),
...      (0.0, 0.0, 1.0, [0.8, 0.2, 0.0]), (1.0, 1.0, 1.0, [0.3, 0.65, 0.05])])
>>> metrics = MulticlassMetrics(predictionAndLabelsWithProbabilities)
>>> metrics.logLoss()
0.9682...

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注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。