Матрица путаницы с перекрестной проверкой ⇐ Python

[Anonymous]

Я обучаю классификатор SVM с перекрестной валидацией (Stratififififykfold) с использованием интерфейсов Scikits. Для каждого тестового набора (из K) я получаю результат классификации. Я хочу иметь матрицу путаницы со всеми результатами.sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)
< /code>
Мой вопрос: как мне накапливать значения Y_TRUE и Y_PRED. Это массивы (Numpy). Должен ли я определить размер массивов на основе моего K-образного параметра? И для каждого результата я должен добавить Y_TRUE и Y-PRED в массив?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/973 ... validation