f1-score support

F1-score 和 support 是混淆矩阵中评估模型性能的两个指标。

F1-score 是一种综合考虑了模型的准确率和召回率的指标。它的计算公式为：F1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)。F1-score 的取值范围为 [0, 1]，值越接近 1 表示模型的性能越好。

Support 是指在测试集中每个类别的样本数量。对于一个多分类问题，每个类别都有一个 support 值。

这两个指标通常与混淆矩阵一起使用，以评估模型在多分类问题中的性能和各个类别的预测能力。

相关问题

[' 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。

samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support怎么把它分成 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729和 precision recall f1-score support

这是一个混淆矩阵的输出结果，可以使用字符串处理函数将其拆分成两部分。可以使用 Python 的字符串处理函数 `split()` 将其拆分成两个部分，代码示例如下：

result = "samples avg       0.88      0.88      0.88     21729                precision    recall  f1-score   support"
parts = result.split("                ")
samples_avg = parts[0]
precision_recall_f1_score = parts[1]
print(samples_avg)
print(precision_recall_f1_score)

输出结果为：

samples avg       0.88      0.88      0.88     21729
precision    recall  f1-score   support

其中 `samples_avg` 为第一个部分，`precision_recall_f1_score` 为第二个部分。你可以根据需要对这两个部分进行进一步的处理。