把分类报告的值对应相加再除以分类报告的个数得到新的分类报告形式不变的python代码
时间: 2024-02-29 12:51:49 浏览: 12
如果你想要得到一个新的分类报告,其中的数值是对应相加并除以分类报告的个数后得到的,可以使用以下代码:
```python
from sklearn.metrics import classification_report
# 假设你已经有了分类报告的结果
report = classification_report(y_true, y_pred, output_dict=True)
# 将对应值相加并除以分类报告的个数
count = len(report) - 3 # 减去最后三行的宏平均、微平均和样本总数
for key in report:
if key not in ['macro avg', 'weighted avg', 'samples']:
report[key]['precision'] /= count
report[key]['recall'] /= count
report[key]['f1-score'] /= count
print(classification_report(y_true, y_pred))
```
其中 `y_true` 为真实标签,`y_pred` 为模型预测标签。运行结果会输出一个新的分类报告,其中的数值是对应相加并除以分类报告的个数后得到的,但是分类报告的形式不变。
相关问题
把分类报告的值对应相加再处对应的个数python代码
假设你已经有了分类报告的结果,可以使用以下代码将对应值相加并除以相应的个数:
```python
from sklearn.metrics import classification_report
# 假设你已经有了分类报告的结果
report = classification_report(y_true, y_pred, output_dict=True)
# 将对应值相加并除以相应的个数
precision_sum = recall_sum = f1_score_sum = 0
count = len(report) - 3 # 减去最后三行的宏平均、微平均和样本总数
for key in report:
if key not in ['macro avg', 'weighted avg', 'samples']:
precision_sum += report[key]['precision']
recall_sum += report[key]['recall']
f1_score_sum += report[key]['f1-score']
precision_avg = precision_sum / count
recall_avg = recall_sum / count
f1_score_avg = f1_score_sum / count
print("平均精度:", precision_avg)
print("平均召回率:", recall_avg)
print("平均F1值:", f1_score_avg)
```
其中 `y_true` 为真实标签,`y_pred` 为模型预测标签。运行结果会输出平均精度、平均召回率和平均 F1 值。
用Python求数n的阶乘尾数0的个数
您好,关于您的问题,可以使用如下代码求解:
```python
def trailingZeroes(n):
count = 0
while n >= 5:
n //= 5
count += n
return count
n = int(input("请输入一个正整数:"))
print("阶乘尾部0的个数为:", trailingZeroes(n))
```
解释一下,这个问题实际上是要求n的阶乘中因子5的个数,因为每个因子5都会贡献一个末尾的0。所以我们先将n除以5,得到n中因子5的个数,然后除以5的结果再次除以5,得到n中因子25的个数,以此类推。最后将这些个数相加即可得到阶乘尾部0的个数。