precision recall f1-score support分别是什么意思

precision、recall和f1-score是模型评价中常用的三个指标，用于评估模型的分类效果。这些指标通常用于二分类问题。

- precision（精确率）：预测为正类的样本中，真正为正类的比例，即 TP / (TP + FP)，其中 TP 表示真正的正样本，FP 表示被预测为正样本但实际上是负样本的样本数量。精确率越高，说明模型预测为正类的样本中真正为正类的比例越高。

- recall（召回率）：真正为正类的样本中，被预测为正类的比例，即 TP / (TP + FN)，其中 FN 表示真正的正样本但被预测为负样本的样本数量。召回率越高，说明模型能够预测出更多的正样本，漏诊率（FN/（TP+FN））越低。

- f1-score：精确率和召回率的调和均值，即 2 * (precision * recall) / (precision + recall)。f1-score综合考虑了精确率和召回率，当两者的值差距较小时，f1-score的值较高。f1-score越高则说明模型的分类效果越好。

- support：表示每个类别在数据集中的样本数量。

这些指标的取值范围为0到1，1表示最优的分类效果。

相关问题

precision recall f1-score support分别是什么

Precision、Recall 和 F1-Score 是评估分类模型效果的指标，其中：

- Precision（精确率）：该指标表示正确预测为正样本（真实值为正）的样本数占预测为正样本的样本数的比例，也可以理解为在所有预测为正样本中，有多少个是正确的。
- Recall（召回率）：该指标表示真实为正样本的样本数占预测为正样本的样本数的比例，也可以理解为在所有真实为正样本中，有多少个被正确地预测为正样本了。
- F1-Score：这是精确率和召回率的调和平均数，它综合地评估了模型的分类效果，取值范围为 0-1。

支持数（support）是指在数据集中实际出现的某个类别的样本数。

在机器学习模型评估报告中，通常会包含 Precision、Recall、F1-Score 和 Support 这四项指标的数值。

[' precision recall f1-score support', '', ' 0 0.90 0.91 0.91 10762']怎么获得precision recall f1-score support

你可以使用 Python 的字符串分割方法 `split()` 来获取 [' precision recall f-score support', '', ' 0 0.90 0.91 0.91 10762'] 中的 ' precision recall f1-score support' 部分，具体操作如下：

s = "[' precision recall f1-score support', '', ' 0 0.90 0.91 0.91 10762']"
result = s.split(',')[0].strip("[ '")
print(result)

输出结果为：

precision recall f1-score support

这样就可以获得 'precision recall f1-score support' 部分了。