from sklearn.metrics import classification_report print(classification_report(y_test, y_pred))
时间: 2024-01-01 18:08:09 浏览: 79
这段代码使用了 `sklearn.metrics` 模块中的 `classification_report` 函数来生成分类器的评估报告。这个函数需要传入两个参数:`y_test` 表示测试集的目标值,`y_pred` 表示分类器在测试集上的预测结果。函数会计算各种分类指标,包括准确率(precision)、召回率(recall)、F1值(F1-score)等,并将结果以表格形式输出。这个评估报告可以帮助我们了解分类器的性能表现,进而对模型进行调优或选择合适的模型。
相关问题
sklearn.metrics.classification_report
`sklearn.metrics.classification_report` 是一个用于生成分类模型评估报告的函数。它的输入参数包括模型预测结果和真实标签,输出一个包含准确率、召回率、F1-score等指标的分类报告。具体来说,该函数输出的指标包括:
- Precision(精确率):对于预测为正样本的样本,有多少是真正的正样本;
- Recall(召回率):对于所有真正的正样本,有多少被预测为正样本;
- F1-score:综合考虑精确率和召回率,是一个综合指标;
- Support:在真实标签中,每个类别的样本数。
下面是一个例子:
``` python
from sklearn.metrics import classification_report
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
```
输出如下:
```
precision recall f1-score support
class 0 0.67 1.00 0.80 2
class 1 0.00 0.00 0.00 2
class 2 0.50 0.50 0.50 2
accuracy 0.50 6
macro avg 0.39 0.50 0.43 6
weighted avg 0.39 0.50 0.43 6
```
从上述输出中,我们可以看到每个类别的精确率、召回率、F1-score和样本数,以及加权平均的指标。此外,还有一个 accuracy 指标表示整个模型的准确率。
sklearn.metrics.classification_report的参数详细解释
`sklearn.metrics.classification_report` 是一个用于分类模型评估的函数。它计算并输出分类模型的性能指标,包括精确度(precision)、召回率(recall)、F1值(F1-score)等。
函数原型为:
```python
sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False)
```
其中,各参数的详细解释如下:
- `y_true`:真实标签。
- `y_pred`:模型预测标签。
- `labels`:类别标签,可以指定计算哪些类别的性能指标。默认为 None,即计算全部类别。
- `target_names`:类别名称,用于在输出中显示类别的名称。默认为 None,即使用类别标签作为类别名称。
- `sample_weight`:样本权重,用于加权计算性能指标。默认为 None,即不使用样本权重。
- `digits`:指定输出结果的小数点位数。默认为 2。
- `output_dict`:是否输出字典格式的结果。默认为 False,即输出字符串格式的结果。
函数的输出结果为一个字符串或字典,包括每个类别的精确度、召回率、F1值以及样本数量等信息。如果 `output_dict` 参数为 True,则输出结果为字典格式,否则输出结果为字符串格式。
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