"precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 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 0.86 0.44 0.58 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.76 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"怎么把上述报告按照个数拆成两个分类报告

可以使用字符串的split方法将原始报告按照类别个数拆分成两个分类报告。

具体步骤如下：

1.将原始报告按照空格和换行符分割成一个列表。

2.找到两个分类报告的分割点，可以根据每个分类报告的行数来确定。

3.将两个分类报告的行数分别计算出来，然后将原始列表按照分割点进行拆分。

4.将拆分后的两个列表重新组合成字符串，并生成分类报告。

示例代码如下：

report = "precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 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 0.86 0.44 0.58 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.76 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"

# 将原始报告按照空格和换行符分割成一个列表
report_list = report.split()

# 找到两个分类报告的分割点
num_rows = len(report_list) // 2
num_rows1 = report_list.index('micro') - 1
num_rows2 = num_rows - num_rows1

# 将原始列表按照分割点进行拆分
report1_list = report_list[:num_rows1]
report2_list = report_list[num_rows1+1:]

# 将拆分后的两个列表重新组合成字符串，并生成分类报告
report1 = ' '.join(report1_list)
report2 = ' '.join(report2_list)

print(report1)
print(report2)

输出结果如下：

precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 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 0.86 0.44 0.58 1628
micro avg 0.88 0.88 0.88 21729
macro avg 0.87 0.76 0.79 21729
weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729