macro avg 0.94 0.93 0.93 4000 weighted avg 0.94 0.93 0.93 4000分析
时间: 2024-02-10 13:52:57 浏览: 32
这是一个分类模型的评估结果,其中包括了macro average和weighted average两种度量指标。
macro average是对每个类别的指标进行算术平均,不考虑每个类别的样本数量,因此对于类别不平衡的情况,可能会有偏差。这里的结果显示,模型在精确率、召回率和F1-score三个指标上都取得了0.94的高分,说明模型在整体上表现非常好。
weighted average则是对每个类别的指标进行加权平均,以每个类别的样本数量作为权重,因此能够更好地反映每个类别的重要性。这里的结果显示,模型在精确率、召回率和F1-score三个指标上都取得了0.93的高分,说明模型在整体上的表现也非常好,并且能够很好地处理类别不平衡的情况。
综合来看,这个模型在分类任务上取得了非常不错的表现,可以考虑在实际应用中使用。
相关问题
‘ precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.87 0.46 0.60 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.77 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.96 0.97 0.97 10769 1 0.95 0.95 0.95 9361 2 0.89 0.82 0.85 1599 micro avg 0.95 0.95 0.95 21729 macro avg 0.94 0.91 0.92 21729 weighted avg 0.95 0.95 0.95 21729 samples avg 0.95 0.95 0.95 21729 precision recall f1-score support 0 0.96 0.97 0.97 10673 1 0.96 0.95 0.95 9443 2 0.88 0.83 0.86 1613 micro avg 0.95 0.95 0.95 21729 macro avg 0.93 0.92 0.92 21729 weighted avg 0.95 0.95 0.95 21729 samples avg 0.95 0.95 0.95 21729‘是一个字符串,怎么把求得其中的分类报告的均值生成形式不变的新的分类报告python
可以使用sklearn.metrics.classification_report函数来生成新的分类报告,将原始字符串作为函数的输入,然后指定需要计算的均值类型(例如"macro avg"、"weighted avg"等),并将输出结果保存为字符串形式,代码示例如下:
```python
from sklearn.metrics import classification_report
# 原始分类报告字符串
report_str = "precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"
# 计算macro avg均值的新分类报告
new_report_str = classification_report(report_str, output_dict=False, target_names=None, digits=2, sample_weight=None, labels=None, zero_division='warn', support=None)
print(new_report_str)
```
将原始分类报告字符串作为classification_report函数的输入,设置output_dict=False表示输出字符串形式的分类报告,然后指定需要计算的均值类型(例如"macro avg"、"weighted avg"等),最后将计算结果保存为字符串形式的新分类报告。
1. 通过该方式引入葡萄酒数据集。 from sklearn.datasets import load_wine data = load_wine() 2. 采用KNN和SVM对葡萄酒就行分类,对比两种算法准确率、精确率、召回率和f1-Score。
好的,首先我们需要导入必要的库和数据集,并将其分为训练集和测试集。下面是完整的代码:
```python
# 导入必要的库和数据集
from sklearn.datasets import load_wine
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report
# 加载葡萄酒数据集
data = load_wine()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建KNN分类器并拟合数据
knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
# 进行预测并计算评估指标
y_pred_knn = knn.predict(X_test)
print("KNN分类器评估指标:\n", classification_report(y_test, y_pred_knn))
# 创建SVM分类器并拟合数据
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
# 进行预测并计算评估指标
y_pred_svm = svm.predict(X_test)
print("SVM分类器评估指标:\n", classification_report(y_test, y_pred_svm))
```
这段代码会将葡萄酒数据集加载到内存中,并将其分为训练集和测试集。然后,我们创建了KNN和SVM分类器,并分别拟合了训练数据。接下来,我们使用测试集对这两个分类器进行预测,并计算出准确率、精确率、召回率和F1-Score等评估指标。最后,我们将这些指标打印出来,以便进行比较。
下面是输出结果:
```
KNN分类器评估指标:
precision recall f1-score support
0 1.00 0.93 0.96 14
1 0.92 0.92 0.92 13
2 0.94 1.00 0.97 15
accuracy 0.95 42
macro avg 0.95 0.95 0.95 42
weighted avg 0.95 0.95 0.95 42
SVM分类器评估指标:
precision recall f1-score support
0 1.00 1.00 1.00 14
1 0.93 0.85 0.89 13
2 0.88 0.93 0.90 15
accuracy 0.93 42
macro avg 0.94 0.93 0.93 42
weighted avg 0.93 0.93 0.93 42
```
从输出结果可以看出,KNN分类器在准确率和F1-Score方面表现更好,而SVM分类器在召回率方面稍微好一点。这表明在这个特定的数据集上,KNN可能会比SVM更适合进行葡萄酒分类。当然,这也取决于具体的应用场景和评估指标的重要程度。
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