10 배 교차 유효성 확인으로 다중 등급 분류에 Naive Bayes를 사용하는 Scikit-learn

Question

다중 클래스 분류를 위해 sklearn에 Naive Bayes 분류기를 사용하려고합니다. 10 배 교차 검증을 사용하여 점수를 얻고 싶습니다. 그 X를 가정 내 기능의 배열이고 y는 내가이 일을하고, 레이블 벡터이다 :

clf = MultinomialNB(fit_prior=False) 
    scores = cross_validation.cross_val_score(OneVsOneClassifier(clf), x, y, cv=10) 

그러나 이것은 단지 나에게 주름 각각 10 개 점수의 배열을 제공합니다. 내가 원했던 것은 OvO 분류 자의 각 클래스 쌍에 대한 점수입니다. 이 작업을 수행하는 방법에 대한 제안 사항은 무엇입니까?

NB 분류기에 맞춤 스무딩 기술을 사용할 수있는 방법이 있습니까?

Answer 1

내가 원하는 것은 OvO 분류기의 각 클래스 쌍에 대한 점수입니다.

불행히도 OvO 래퍼는 현재 이러한 점수를 얻기위한 공개 API를 가지고 있지 않습니다.

NB 분류기에 맞춤 스무딩 기술을 사용할 수있는 방법이 있습니까?

아니요, 현재 Lidstone 스무딩이 유일한 옵션입니다.