机器学习存储分类结果

我有一组用于监督学习任务的数据集。

我想尝试不同的统计分类方法,并存储结果以便进一步分析。此外,能够存储测试数据的分类结果,以便查看分类在不同示例中的表现如何,这将非常有帮助。

如果有专门用于存储不同分类结果的应用程序,例如可以指定不同分类的参数、进行后续分析、存储有趣的示例等,那就太好了。

当然,第一个想法是使用数据库,但当我试图理解每种分类有多少不同的参数时,我意识到数据库的方案将会非常复杂。

因此,在创建这样的方案之前,我想知道是否已经有为此目的而创建的工具或方法。


回答:

您可以简单地将结果输出到CSV文件中,例如使用以下格式:

index_of_instance,classification 

并使用文件名或目录来表示您的参数/设计选择。文件名可以代表您的参数。例如,如果您在运行随机森林,使用{100,200,500}棵树和{0,10,20}的最大深度,您的文件名可以是100_0.csv、200_0.csv等。您还可以保存当前的交叉验证折叠,例如:0_100_0.csv。这样,您可以轻松地使用简单的Unix命令、Excel或更复杂的软件包(如R)来分析结果。

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