classification_report上support是什么意思
时间: 2023-09-08 12:09:03 浏览: 43
在 classification_report 中,support 表示每个类别在数据集中出现的次数。它是用来评估模型在每个类别上的表现时的一个重要指标。支持数越高,表示该类别在数据集中的样本越多,模型对该类别的预测结果也更具有代表性。因此,支持数可以帮助我们判断模型对于不同类别的预测效果的可信度和准确性。
相关问题
metrics.classification_report中的 support
在metrics.classification_report中,support是指每个类别在数据集中的样本数量。它用于评估分类模型在每个类别上的性能。具体来说,对于每个类别,support表示该类别在数据集中出现的次数。
支持值(support)对于理解分类报告中的其他指标非常重要。例如,精确度(precision)、召回率(recall)和F1分数(F1-score)都是基于每个类别的真实正例、预测正例和支持值计算得出的。
如果一个类别的支持值很低,意味着该类别在数据集中的样本数量较少。这可能导致模型在该类别上的性能评估不够准确。因此,在解读分类报告时,需要综合考虑支持值和其他指标,以全面评估模型的性能。
classification_report返回的参数是什么?
classification_report是一个评估分类模型性能的函数,其返回的参数包括精确率(precision)、召回率(recall)、F1值(F1-score)和支持度(support)。这些参数可以帮助我们更全面地了解模型的表现情况,例如模型在哪些类别上表现较好或较差,是否存在类别不平衡等问题。其中,精确率指分类正确的样本占所有预测为该类别的样本的比例,召回率指分类正确的样本占所有实际为该类别的样本的比例,F1值是精确率和召回率的调和平均数,支持度是指在样本中实际属于该类别的样本数。
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