from skmultilearn.problem_transform import ClassifierChain
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
#scikit-learn version>=0.21
from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix
from scipy.sparse import csr_matrix
def svm():
　　 　　clf = ClassifierChain(GaussianNB())
　　S = csr_matrix(train_labels)
　　#S為sprase matrix
　　clf.fit(train_features, S)
　　 　　prediction = clf.predict(csr_matrix(test_features))
　　 　　cnf_matrix = multilabel_confusion_matrix(y_true, y_prediction)
# print(cnf_matrix)

　　TN = cnf_matrix[:, 0, 0]
　　TP = cnf_matrix[:, 1, 1]
　　FN = cnf_matrix[:, 1, 0]
　　FP = cnf_matrix[:, 0, 1]
　　 　　ACC = accuracy_score(y_true, y_prediction)
　　TPR = metrics.recall_score(y_true, y_prediction, average='macro')
　　TNR = np.mean(TN / (TN + FP))
　　F1_score = metrics.f1_score(y_true, y_prediction, average='macro') ?

轉載于:https://www.cnblogs.com/muamu/p/11550717.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的classifier of chains的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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