<span style>Hi,</span><div style><br></div><div style>I wanted to ask if there was some built-in way to perform a pairwise classification similar to how one would do correlations with one_minus_correlation. Suppose I give my classifier 4 targets. I want the classifier to take all possible pairs including target pairs like (1,1) (the latter is in order to see how noisy my data is). That makes 4*3+4 pairs or at least 4*3/2+4 due to confusion matrix being symmetric in this case. Then we should calculate classification accuracy for each pair, i.e. how many times each of the two targets were correctly predicted.</div>
<div style><br></div><div style>Obviously, I could do that in a for-loop but I was wondering if there was some cleaner (and faster) way. As far as I understand, by default classifiers report a multiclass classification performance? Is that a better approach than doing forcing binary classification on multiclass data?</div>
<div style><br></div><div style>Thanks!</div><div style><br></div><div style>Jonas</div>