Оценка на тестовом наборе - Текстовая обработка

Question

Я стараюсь напечатать оценку точности после проверки оценки. Оценка проверки равна 82%. Но оценка точности равна 0 ...

grid = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5) 
grille=grid.fit(text_train, Y_train) 
y_pred = grille.predict(text_test) 
from sklearn import metrics 
#matrice de confusion 
print("matrice confusion") 
print(metrics.confusion_matrix(Y_test,y_pred)) 
#succès en test 
print("score accuracy") 
print(metrics.accuracy_score(Y_test,y_pred)) 

При печати спутанность матрицы:

[[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 27 2] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 88 23] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 12 0] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 22 4] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 108 90] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 28 60] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 16 94] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 49 424] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5 76] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 78 1487] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] 
[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]] 

Я не понимаю, почему .. и что формат моей матрицы (0 0 0 0 0 0 0 27)

Answer 1

Вот документация для confusion и accuracy.

Очень просто, матрица спутанность утверждает, что все входные данные проверки были в классах 0-9, но неправильно идентифицирован как класс 10 или 11.

Поскольку вы не в состоянии обеспечить канонический Minimal, complete, verifiable example, у меня нет никакой возможности для решения этой проблемы. Обновите это кодом, который воспроизводит проблему.