classification_report()函数

classification_report()函数是一个用于生成分类模型评估报告的函数。它通常在机器学习中用于评估分类算法的性能。这个函数基于真实标签和预测标签之间的比较，计算出一系列指标，包括精确度（precision）、召回率（recall）、F1值（F1-score）等。

具体而言，classification_report()函数会根据预测结果和真实标签计算以下指标：

1. 精确度（precision）：预测为正例中真正为正例的比例。
2. 召回率（recall）：真正为正例中被正确预测为正例的比例。
3. F1值（F1-score）：精确度和召回率的调和平均值，综合考虑了两者的表现。
4. 支持度（support）：每个类别在真实标签中的样本数量。

classification_report()函数的输出是一个包含上述指标的报告，可以帮助我们了解分类模型在各个类别上的性能表现。

相关问题

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。

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。