從 python CRFSuite 獲取混淆矩陣的最簡單方法是什么？

Question

我正在嘗試從python CRFsuite獲取混淆矩陣。

這是我的代碼：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_test, pred_y, normalize='true', labels=lables)

錯誤：

ValueError: You appear to be using a legacy multi-label data representation. Sequence of sequences are no longer supported; use a binary array or sparse matrix instead - the MultiLabelBinarizer transformer can convert to this format.

我嘗試使用MultiLabelBinarizer() ，但仍然無法獲得混淆矩陣。

在谷歌搜索后我找到了這個答案，它說對於混淆矩陣 function 你必須展平y_test和pred_y 。 我在這里查看了其他指標的 CRFsuite 的源代碼，它們確實使用了一個錯誤的 function：

def _flattens_y(func):
    @wraps(func)
    def wrapper(y_true, y_pred, *args, **kwargs):
        y_true_flat = flatten(y_true)
        y_pred_flat = flatten(y_pred)
        return func(y_true_flat, y_pred_flat, *args, **kwargs)
    return wrapper

但是沒有用於獲得confusion matrix的 function 。

y_test和pred_y是嵌套列表。

如y_test和pred_y以獲得混淆矩陣？

謝謝你。

Answer 1

from itertools import chain

f_y_test = list(chain.from_iterable(y_test))
f_pred_y = list(chain.from_iterable(pred_y))