怎么求十折分层抽样后的平均分类报告python

你可以使用scikit-learn库的`StratifiedKFold`类来进行十折分层抽样，然后再使用`cross_val_score`函数和`classification_report`函数来求平均分类报告。

首先，导入需要的库：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report

接着，定义你的分类器和数据集，然后使用`StratifiedKFold`类进行十折分层抽样：

skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=1)

其中，`n_splits`指定分成的折数，`shuffle`指定是否打乱数据集，`random_state`指定随机种子。

然后，使用`cross_val_score`函数进行交叉验证，并指定`cv`参数为`skf`：

scores = cross_val_score(classifier, X, y, cv=skf, scoring='accuracy')

最后，计算平均准确率并使用`classification_report`函数生成分类报告：

print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))
print(classification_report(y_test, y_pred))

其中，`y_test`为测试集标签，`y_pred`为分类器在测试集上的预测结果。