如何解决MultiOutputClassifier和OneVsRestClassifier之间的区别
我正在创建一个模型,该模型可以根据电影概述来预测电影类型。许多电影具有不止一种类型。例如:戏剧和喜剧。我用 OneVsRestClassifier
实现了 Gradient Boost分类器clf_1vsrest_GB = OneVsRestClassifier(GradientBoostingClassifier(random_state=42))
clf_1vsrest_GB.fit(X_train,y_train)
y_pred_1vsrest_GB = clf_1vsrest_GB.predict(X_test)
分类报告的结果是:
precision recall f1-score support
genres_Animation 0.80 0.13 0.22 575
genres_Comedy 0.84 0.13 0.22 3888
genres_Family 0.68 0.06 0.11 819
genres_Adventure 0.69 0.04 0.08 1046
genres_Fantasy 0.53 0.05 0.09 666
genres_Romance 0.63 0.16 0.25 2034
genres_Drama 0.65 0.53 0.58 6030
genres_Action 0.78 0.12 0.21 1974
genres_Crime 0.65 0.12 0.20 1300
genres_Thriller 0.61 0.08 0.14 2218
genres_Horror 0.84 0.16 0.26 1369
genres_History 0.29 0.04 0.08 438
genres_Science Fiction 0.78 0.24 0.37 883
genres_Mystery 0.44 0.05 0.09 728
genres_War 0.57 0.20 0.30 380
genres_Foreign 0.20 0.00 0.01 491
genres_Music 0.50 0.16 0.25 479
genres_Documentary 0.91 0.41 0.57 1190
genres_Western 0.59 0.21 0.31 326
genres_TV Movie 0.03 0.01 0.01 231
micro avg 0.68 0.22 0.33 27065
macro avg 0.60 0.15 0.22 27065
weighted avg 0.68 0.22 0.30 27065
samples avg 0.40 0.26 0.30 27065
和另一个带有 MultiOutputClassifier 的
。clf_moc_gb = MultiOutputClassifier(GradientBoostingClassifier(random_state=42))
clf_moc_gb.fit(X_train,y_train)
y_pred_moc_gb = pd.DataFrame(clf_moc_gb.predict(X_test))
分类报告的结果是:
precision recall f1-score support
genres_Animation 0.80 0.13 0.22 575
genres_Comedy 0.84 0.13 0.22 3888
genres_Family 0.68 0.06 0.11 819
genres_Adventure 0.69 0.04 0.08 1046
genres_Fantasy 0.53 0.05 0.09 666
genres_Romance 0.63 0.16 0.25 2034
genres_Drama 0.65 0.53 0.58 6030
genres_Action 0.78 0.12 0.21 1974
genres_Crime 0.65 0.12 0.20 1300
genres_Thriller 0.61 0.08 0.14 2218
genres_Horror 0.84 0.16 0.26 1369
genres_History 0.29 0.04 0.08 438
genres_Science Fiction 0.78 0.24 0.37 883
genres_Mystery 0.44 0.05 0.09 728
genres_War 0.57 0.20 0.30 380
genres_Foreign 0.20 0.00 0.01 491
genres_Music 0.50 0.16 0.25 479
genres_Documentary 0.91 0.41 0.57 1190
genres_Western 0.59 0.21 0.31 326
genres_TV Movie 0.03 0.01 0.01 231
micro avg 0.68 0.22 0.33 27065
macro avg 0.60 0.15 0.22 27065
weighted avg 0.68 0.22 0.30 27065
samples avg 0.40 0.26 0.30 27065
在两种情况下,如您在上面看到的,我都获得了相同的分数。因此,我想知道MultiOutputClassifier和OneVsRestClassifier之间是否有任何区别。
有人可以帮助我吗? 问候
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