make_index_balanced_accuracy#
- imblearn.metrics.make_index_balanced_accuracy(*, alpha=0.1, squared=True)[source]#
使用索引平衡准确率来平衡任何评分函数。
这个工厂函数包装了评分函数，以将其表示为指数平衡准确率（IBA）。你需要使用这个函数来装饰任何评分函数。
只有需要
y_pred的指标才能通过指数平衡准确率进行校正。y_score无法使用，因为无法计算其主导性。更多内容请参阅用户指南。
- Parameters:
- alphafloat, default=0.1
权重因子。
- squaredbool, default=True
如果
squared为 True，则在加权之前计算的指标将被平方。
- Returns:
- iba_scoring_funccallable,
返回装饰后的评分指标，该指标将自动计算索引平衡准确率。
注释
参见 不平衡学习特有的指标。
参考文献
[1]García, Vicente, Javier Salvador Sánchez, 和 Ramón Alberto Mollineda. “关于预处理方法在处理不同类别不平衡水平时的有效性。” Knowledge-Based Systems 25.1 (2012): 13-21.
示例
>>> from imblearn.metrics import geometric_mean_score as gmean >>> from imblearn.metrics import make_index_balanced_accuracy as iba >>> gmean = iba(alpha=0.1, squared=True)(gmean) >>> y_true = [1, 0, 0, 1, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1] >>> print(gmean(y_true, y_pred, average=None)) [0.44... 0.44...]
