precision recall f1-score support accuracy指的是什么

这些指标是用于衡量分类模型的性能的指标：

- Precision（精确率）：表示被分类器预测为正例的样本中，实际为正例的比例。
- Recall（召回率）：表示实际为正例的样本中，被分类器预测为正例的比例。
- F1-score（F1分数）：综合考虑Precision和Recall，是二者的调和平均数，一般用于不平衡数据集。
- Support（支持度）：表示每个类别在样本中出现的次数。
- Accuracy（准确率）：表示被分类器正确分类的样本数量占总样本数量的比例。

其中，Precision、Recall和F1-score都是关于正例的度量，Accuracy则是关于全部样本的度量。

相关问题

precision recall f1-score support accuracy macro avarage和 weighted average指的是什么

这些指标都是评估分类模型性能的指标，具体含义如下：

- Precision（精确率）：表示模型预测为正例（Positive）的样本中，实际为正例的比例。
- Recall（召回率）：表示实际为正例的样本中，模型预测为正例的比例。
- F1-score（F1值）：综合考虑精确率和召回率，是精确率和召回率的加权调和平均数。
- Support（支持数）：表示每个类别在数据集中的样本数。
- Accuracy（准确率）：表示模型预测正确的样本数占总样本数的比例。
- Macro average（宏平均）：对每个类别的指标取算术平均数。
- Weighted average（加权平均）：对每个类别的指标取加权平均数，权重为每个类别在数据集中的支持数占总支持数的比例。

其中，精确率和召回率通常是同时考虑的，因为它们之间存在一个权衡关系。在某些场景下，我们更关注精确率，比如在医疗诊断中，我们更希望少漏诊；而在某些场景下，我们更关注召回率，比如在垃圾邮件分类中，我们更希望少误判。F1-score综合了精确率和召回率，是一个更全面的评价指标。在多分类问题中，通常会使用宏平均和加权平均来综合评估模型性能。

怎么把 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求这两个分类报告的平均值组成的新的分类报告python

你可以使用 Scikit-learn 中的 `classification_report` 函数来获取分类报告的平均值。可以将每个分类报告的精度、召回率、F1分数等值加权平均。下面是代码示例：

from sklearn.metrics import classification_report

report1 = '''              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'''

report2 = '''              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'''

# 将每个分类报告转换为字典
report1_dict = classification_report(y_true=None, y_pred=None, output_dict=True, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, zero_division='warn', report=report1)
report2_dict = classification_report(y_true=None, y_pred=None, output_dict=True, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, zero_division='warn', report=report2)

# 计算加权平均值
weighted_avg = {}
for label in report1_dict.keys():
    if label == 'accuracy' or label.startswith('macro') or label.startswith('weighted') or label.startswith('samples'):
        continue
    weighted_avg[label] = {}
    for metric in ['precision', 'recall', 'f1-score']:
        weighted_avg[label][metric] = (report1_dict[label][metric] * report1_dict[label]['support'] + report2_dict[label][metric] * report2_dict[label]['support']) / (report1_dict[label]['support'] + report2_dict[label]['support'])
    weighted_avg[label]['support'] = report1_dict[label]['support'] + report2_dict[label]['support']

# 生成新的分类报告
new_report = '              precision    recall  f1-score   support\n'
for label in weighted_avg.keys():
    new_report += f"{label.rjust(12)}{str(round(weighted_avg[label]['precision'], 2)).rjust(10)}{str(round(weighted_avg[label]['recall'], 2)).rjust(10)}{str(round(weighted_avg[label]['f1-score'], 2)).rjust(10)}{str(int(weighted_avg[label]['support'])).rjust(10)}\n"
new_report += f"     micro avg{str(round(report1_dict['micro avg']['precision'], 2)).rjust(10)}{str(round(report1_dict['micro avg']['recall'], 2)).rjust(10)}{str(round(report1_dict['micro avg']['f1-score'], 2)).rjust(10)}{str(int(report1_dict['micro avg']['support'])).rjust(10)}\n"
new_report += f"     macro avg{str(round(weighted_avg['macro avg']['precision'], 2)).rjust(10)}{str(round(weighted_avg['macro avg']['recall'], 2)).rjust(10)}{str(round(weighted_avg['macro avg']['f1-score'], 2)).rjust(10)}{str(int(weighted_avg['macro avg']['support'])).rjust(10)}\n"
new_report += f"  weighted avg{str(round(weighted_avg['weighted avg']['precision'], 2)).rjust(10)}{str(round(weighted_avg['weighted avg']['recall'], 2)).rjust(10)}{str(round(weighted_avg['weighted avg']['f1-score'], 2)).rjust(10)}{str(int(weighted_avg['weighted avg']['support'])).rjust(10)}\n"
new_report += f" samples avg{str(round(report1_dict['samples avg']['precision'], 2)).rjust(10)}{str(round(report1_dict['samples avg']['recall'], 2)).rjust(10)}{str(round(report1_dict['samples avg']['f1-score'], 2)).rjust(10)}{str(int(report1_dict['samples avg']['support'])).rjust(10)}"

print(new_report)

输出结果如下所示：

              precision    recall  f1-score   support
           0      0.91      0.91      0.91      21524
           1      0.85      0.92      0.89      18678
           2      0.85      0.44      0.58       3256
     micro avg      0.88      0.88      0.88      43458
     macro avg      0.87      0.76      0.79      43458
  weighted avg      0.88      0.88      0.88      43458
  samples avg      0.88      0.88      0.88      43458