classification_report返回的参数是什么?
时间: 2024-05-28 10:10:10 浏览: 20
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。
相关问题
classification_report()方法有哪些参数?
`classification_report()`方法是Scikit-learn库中评估分类模型性能的方法,它的参数如下:
- `y_true`: 真实标签
- `y_pred`: 预测标签
- `labels`: 所有标签列表,默认为None
- `target_names`: 标签名称列表,默认为None
- `sample_weight`: 样本权重列表,默认为None
- `digits`: 结果显示的小数位数,默认为2
- `output_dict`: 如果为True,则返回字典格式结果,默认为False
其中,`y_true`和`y_pred`是必须提供的参数。`labels`和`target_names`二者选其一即可,它们都是用于指定标签名称的。`sample_weight`用于指定每个样本的权重,是一个与样本数量相同的列表。`digits`用于指定结果显示的小数位数。`output_dict`用于控制输出的结果格式,如果为True,则输出为字典格式。
classification_report(zero_division=False)是什么意思
classification_report是sklearn中的一个函数,用于生成分类模型的评估报告,该报告包括准确率、召回率、F1值等指标。而zero_division=False是一个可选参数,用于控制当某一类别不存在时,是否报错。如果将其设置为True,则在某一类别不存在时会返回0,否则会返回一个警告信息。
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