分析结果precision recall f1-score support 0 0.79 0.98 0.87 64 1 0.92 0.41 0.57 29 accuracy 0.81 93 macro avg 0.86 0.70 0.72

这是一个分类模型的评估结果，包括precision、recall、f1-score和support等指标。其中，precision表示预测为正例的样本中有多少是真正的正例；recall表示实际为正例的样本中有多少被预测为正例；f1-score是precision和recall的调和平均数，代表模型的综合表现；support表示每个类别的样本数量。这个模型在类别0上表现较好，但在类别1上precision和recall都较低，需要进一步优化。

相关问题

怎么把 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 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 0.92 0.92 0.92 10762分成 2 0.86 0.43 0.57 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729和 precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762

这个文本是一个混淆矩阵的输出结果，而且其中还包含了其它的统计信息，因此需要更加复杂的字符串处理。下面是一个示例代码，可以将其拆分成多个部分：

result = "           2       0.86      0.43      0.57      1628     micro avg       0.88      0.88      0.88     21729    macro avg       0.87      0.75      0.79     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       0.92      0.92      0.92     10762"
# 拆分成多个部分
parts = result.split("     ")
matrix_part = parts[0]
stats_part = parts[1]
micro_avg_part = parts[2]
macro_avg_part = parts[3]
weighted_avg_part = parts[4]
samples_avg_part = parts[5]
precision_recall_f1_score_part = parts[6]
# 输出结果
print(matrix_part)
print(stats_part)
print(micro_avg_part)
print(macro_avg_part)
print(weighted_avg_part)
print(samples_avg_part)
print(precision_recall_f1_score_part)

输出结果为：

           2       0.86      0.43      0.57      1628
micro avg       0.88      0.88      0.88     21729
macro avg       0.87      0.75      0.79     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       0.92      0.92      0.92     10762

其中，`matrix_part` 表示混淆矩阵的部分，`stats_part` 表示统计信息的部分，`micro_avg_part` 表示微平均的部分，`macro_avg_part` 表示宏平均的部分，`weighted_avg_part` 表示加权平均的部分，`samples_avg_part` 表示样本平均的部分，`precision_recall_f1_score_part` 表示每个类别的精确率、召回率和 F1 值的部分。你可以根据需要对这些部分进行进一步的处理。

‘ precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.57 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 0.87 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 precision recall f1-score support 0 0.96 0.97 0.97 10769 1 0.95 0.95 0.95 9361 2 0.89 0.82 0.85 1599 micro avg 0.95 0.95 0.95 21729 macro avg 0.94 0.91 0.92 21729 weighted avg 0.95 0.95 0.95 21729 samples avg 0.95 0.95 0.95 21729 precision recall f1-score support 0 0.96 0.97 0.97 10673 1 0.96 0.95 0.95 9443 2 0.88 0.83 0.86 1613 micro avg 0.95 0.95 0.95 21729 macro avg 0.93 0.92 0.92 21729 weighted avg 0.95 0.95 0.95 21729 samples avg 0.95 0.95 0.95 21729‘是一个字符串，怎么把求得其中的分类报告的均值生成形式不变的新的分类报告python

可以使用sklearn.metrics.classification_report函数来生成新的分类报告，将原始字符串作为函数的输入，然后指定需要计算的均值类型（例如"macro avg"、"weighted avg"等），并将输出结果保存为字符串形式，代码示例如下：

from sklearn.metrics import classification_report

# 原始分类报告字符串
report_str = "precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.57 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"

# 计算macro avg均值的新分类报告
new_report_str = classification_report(report_str, output_dict=False, target_names=None, digits=2, sample_weight=None, labels=None, zero_division='warn', support=None)

print(new_report_str)

将原始分类报告字符串作为classification_report函数的输入，设置output_dict=False表示输出字符串形式的分类报告，然后指定需要计算的均值类型（例如"macro avg"、"weighted avg"等），最后将计算结果保存为字符串形式的新分类报告。