“ precision recall f1-score support 0 0.90 0.92 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.56 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 0.92 0.92 10762 1 0.86 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.46 0.60 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.77 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729”是由reports=[].reports.append(classification_report)得到的reports
时间: 2024-02-10 09:07:51 浏览: 27
抱歉,这里有一个错误。应该是reports.append(classification),而不是reports.append(classification_report)。classification_report是一个函数,而classification是一个字符串形式的分类报告。所以正确的代码应该是:
```
reports = []
# 假设有两个classification report
classification1 = "precision recall f1-score support 0 0.90 0.92 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.56 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"
classification2 = "precision recall f1-score support 0 0.91 0.92 0.92 10762 1 0.86 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.46 0.60 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.77 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"
# 将每个classification report添加到reports列表中
reports.append(classification1)
reports.append(classification2)
# 然后您可以使用上面的代码将这些classification report的结果合并成一个新的分类报告。