classification_report'需要哪个库？

`classification_report`函数通常是在Scikit-learn库中使用的，因此你需要先安装Scikit-learn库，然后从该库中导入`classification_report`函数。你可以通过以下命令来安装Scikit-learn库：

pip install scikit-learn

然后在你的代码中导入`classification_report`函数：

from sklearn.metrics import classification_report

相关问题

sklearn的classification_report的常规库实现

sklearn是一个流行的机器学习库，提供了许多分类算法。classification_report是sklearn中的一个函数，用于生成分类器的性能报告。下面是一个常规库实现classification_report的示例代码：

from sklearn.metrics import classification_report

# 假设y_true和y_pred是分类器的真实类别和预测类别
class_names = ["class1", "class2", "class3"]
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=class_names))

这段代码将生成一个包含精确度、召回率、F1分数和支持度等指标的性能报告。其中，class_names是一个包含类别名称的列表，用于标识每个类别的性能表现。

从算法评估库sklearn.metrics 导入评价指标函数classification_report，用评价指标函数 classification_report 计算y_test中的所有值与模型预测值pre的分类报告。

以下是代码实现：

from sklearn.metrics import classification_report

print(classification_report(y_test, pre))

其中，y_test是测试集的真实标签值，pre是模型在测试集上的预测标签值。运行后，可以得到分类报告，包括precision、recall、f1-score和support等评价指标。