Cross-validation nhiều metric
Đo một classifier bằng nhiều metric trên cùng các fold.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: logistic pipeline, accuracy/F1, stratified CV.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Đo một classifier bằng nhiều metric trên cùng các fold.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 371 trong tầng Đánh giá và chọn model. Bài dùng thư viện sklearn.model_selection.cross_validate trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Dùng cross_validate với pipeline scale+logistic, StratifiedKFold và scoring accuracy/f1; trả score từng fold và mean.
def cross_validate_multiple_metrics(X, y, cv, seed):Input
X/y nhị phân, số fold cv và seed.
Output
Dictionary fold_accuracy, fold_f1, mean_accuracy, mean_f1.
Ràng buộc
Chỉ dùng test score của từng fold; không trả train score.
Ví dụ
Giải thích
Mỗi fold trả cả accuracy và F1; mean là trung bình đúng các fold.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.