実験結果の代表的なプロットを実装する

[beam2d]

多クラス分類の評価指標は maflib.rules.calculate_stats_multiclass_classification 関数に実装されている。　
https://github.com/pfi/maf/blob/master/maflib/rules.py#L203

代表的なプロットもサポートできると便利。例えば以下。

• precision-recall曲線
• ROC曲線
• 正解率vs反復回数

[unnonouno]

prec-recall曲線とROC曲線はいずれも、スコア付きの分類結果のフォーマットが決まっていれば作れそうです。calculate_stats_multiclass_classificationに則ると、たとえば以下の様なフォーマット。

[
  {"p": "m", "c": "m", "score": {"m": 1.5, "f": 0.1}}, 
...
]