classification_report函数

classification_report函数是Scikit-learn库中用来生成分类报告的函数。它可以根据预测值和真实值计算出多种分类性能指标，如准确率、召回率、F1值等。使用时需要输入真实值和预测值，输出的结果是文本格式的分类报告。

相关问题

classification_report函数zero_division=False和zreo_division=0的区别

`zero_division=False`和`zero_division=0`是针对`classification_report`函数中的`precision`, `recall`和`f1-score`三个评估指标中的分母为0的情况进行设置的参数。

- `zero_division=False`表示当分母为0时，将评估指标设置为`0`，而不是抛出`ZeroDivisionError`异常。
- `zero_division=0`表示当分母为0时，将评估指标设置为`0`，而不是原来的`inf`或`NaN`。

所以，两个参数的区别在于对于分母为0的情况的处理方式不同。

从算法评估库sklearn.metrics 导入评价指标函数classification_report，用评价指标函数 classification_report 计算y_test中的所有值与模型预测值pre的分类报告。

以下是代码实现：

from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(y_test, pre))

其中，y_test是测试集的真实标签值，pre是模型在测试集上的预测标签值。运行后，可以得到分类报告，包括precision、recall、f1-score和support等评价指标。