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。