Shogun print shogun.MulticlassLabels значения
Я хотел использовать расстояние Махаланобис с LMNN, которое еще не реализовано в sklearn.
Я пытаюсь использовать библиотеку метрического обучения, но LMNN работает медленно. Итак, я смотрю на сёгуна.
Я видел этот учебник на LMNN. Я использую дистанцию, изученную в LMNN, и использую ее с моделью KNN.
В уроке они только объяснили, как увидеть точность.
eval = MulticlassAccuracy()
accuracy = eval.evaluate(labels_predict, labels_test)
Но я хочу увидеть ценность предсказанных меток.
1 ответ
Из API:
SGVector<float64_t> CMulticlassLabels::get_labels()
(наследуется от CDenseLabels
)
В твоем случае: labels_predict.get_labels()
, который даст вам массив Numpy.