def SVMTest(): clf_tfidf = joblib.load(modelFile) y_predicted_tfidf = clf_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf, precision_tfidf, recall_tfidf, f1_tfidf = get_metrics(y_test, y_predicted_tfidf) print("accuracy = %.6f, precision = %.6f, recall = %.6f, f1 = %.6f" % ( accuracy_tfidf, precision_tfidf, recall_tfidf, f1_tfidf)) # 评估 print("Precision, Recall, F1-Score and support") print(metrics.classification_report(y_test, y_predicted_tfidf, target_names=categories)) # 混淆矩阵 print("Confusion Matrix...") cm = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predicted_tfidf) print(cm)
时间: 2024-04-19 08:27:17 浏览: 142
这段代码是一个 SVM(支持向量机)模型的测试函数。它加载了一个经过训练的模型(保存在modelFile中),然后对测试数据进行预测,并计算并打印了准确率、精确率、召回率和 F1 值。接下来,它使用分类报告打印了每个类别的精确率、召回率、F1 值和支持数。最后,它打印了混淆矩阵,用于可视化模型预测结果与真实标签之间的差异。
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def SVMTest(): clf_tfidf = joblib.load(modelFile) y_predicted_tfidf = clf_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf, precision_tfidf, recall_tfidf, f1_tfidf = get_metrics(y_test, y_predic
tfidf是一种常用的特征表示方法,SVM是一种常用的分类算法。你的代码看起来是用SVM对测试集进行分类,并计算了一些性能指标。具体来说,你加载了一个之前训练好的模型(保存在modelFile中),然后使用该模型对X_test_tfidf进行预测,得到了预测结果y_predicted_tfidf。最后,你使用get_metrics函数计算了准确率(accuracy_tfidf)、精确率(precision_tfidf)、召回率(recall_tfidf)和F1值(f1_tfidf)。这些指标可以用来评估分类模型的性能。
def SVMTest(): clf_tfidf = joblib.load(modelFile) y_predicted_tfidf = clf_tfidf.predict(X_test_tfidf) accuracy_tfidf, precision_tfidf, recall_tfidf, f1_tfidf = get_metrics(y_test, y_predicted_tfidf) print("accuracy = %.6f, precision = %.6f, recall = %.6f, f1 = %.6f" % ( accuracy_tfidf, precision_tfidf, recall_tfidf, f1_tfidf)) # 评估 print("Precision, Recall, F1-Score and support") print(metrics.classification_report(y_test, y_predicted_tfidf, target_names=categories)) # 混淆矩阵 print("Confusion Matrix...") cm = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predicted_tfidf) print(cm)
这段代码是在SVMTest函数中进行模型评估的部分。首先,你打印了准确率(accuracy_tfidf)、精确率(precision_tfidf)、召回率(recall_tfidf)和F1值(f1_tfidf)。然后,你使用classification_report函数打印了分类报告,其中包括每个类别的精确率、召回率和F1值。接下来,你使用confusion_matrix函数计算了混淆矩阵(cm),并打印了该矩阵。混淆矩阵可以用于了解模型在每个类别上的分类情况。
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