search

Tulmot / Sklearn-Multilabel

Ensembles de clasificadores Multi-Label en Scikit-Learn
2 stars 0 forks source link

Hacer pruebas #127

Closed Tulmot closed 6 years ago

Tulmot commented 6 years ago

Hacemos pruebas para ver el correcto funcionamiento. Las hacemos sobre DecisionTreeClassifier comparado con nuestros 3 algoritmos mediante la validación cruzada.

Tulmot commented 6 years ago

Algo así os referiais? imagen

jjrodriguez commented 6 years ago

Sí, pero con el valor medio en vez de la suma.

Habría que decir qué medida se está calculando. Mejor si se calculan varias.

Tulmot commented 6 years ago

No entiendo muy bien a que te refieres con la medida que se esta calculando... En este caso por ejemplo seria validación cruzada y luego entiendo que usase mas medidas como las que tengo en los otros notebooks?

jjrodriguez commented 6 years ago

Con esos números, ¿cuál es el mejor método y cuál es el peor? Si no dices si son errores o precisiones, o lo que sea... Ya habías hecho un notebook en el que calculabas varias medidas (algunas de las cuales eran distancias)

Tulmot commented 6 years ago

Esto es un ejemplo:

df = pd.DataFrame({
   'col1': ['Item0', 'Item0', 'Item1', 'Item1'],
   'col2': ['Gold', 'Bronze', 'Gold', 'Silver'],
   'col3': [1, 2, np.nan, 4]
})

Estaba intentando hacer una tabla con los resultados, el problema que yo tengo una lista de listas es decir yo tengo: a=[['Item0', 'Item0', 'Item1'],['Gold', 'Bronze', 'Gold'],[1, 2, np.nan]]

Entonces nose de que manera hacerlo para ir recorriendo cada una de las listas y meterlas en el dataframe, si me podeis dar alguna idea.

Tulmot commented 6 years ago

Vale ya lo he solucionado imagen Luego arriba pondre un comentario que por ejemplo esta medida es accuracy y explico que hace esa medida Solo tiene 2 conjuntos de datos para que tardara poco en ejecutarlo.