metrics.classification_report中的 support
时间: 2024-06-15 11:03:43 浏览: 11
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。
相关问题
metrics.classification_report
The `metrics.classification_report` function is a method used to generate a text report showing the main classification metrics of a classification model. The report includes precision, recall, F1 score and support for each class.
The function takes in four arguments:
- `y_true`: the true labels of the data
- `y_pred`: the predicted labels of the data
- `target_names`: the names of the classes (optional)
- `output_dict`: whether to return an output dictionary or not (optional, default is False)
Here's an example usage:
```
from sklearn.metrics import classification_report
# true labels
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
# predicted labels
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
# class names
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
# generate report
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
```
The output will be something like:
```
precision recall f1-score support
class 0 0.67 1.00 0.80 2
class 1 0.00 0.00 0.00 2
class 2 1.00 0.50 0.67 2
accuracy 0.50 6
macro avg 0.56 0.50 0.49 6
weighted avg 0.56 0.50 0.49 6
```
The report shows the precision, recall, F1 score and support for each class. It also includes an overall accuracy and macro and weighted averages of the metrics.
sklearn.metrics.classification_report
`sklearn.metrics.classification_report` 是一个用于生成分类模型评估报告的函数。它的输入参数包括模型预测结果和真实标签,输出一个包含准确率、召回率、F1-score等指标的分类报告。具体来说,该函数输出的指标包括:
- Precision(精确率):对于预测为正样本的样本,有多少是真正的正样本;
- Recall(召回率):对于所有真正的正样本,有多少被预测为正样本;
- F1-score:综合考虑精确率和召回率,是一个综合指标;
- Support:在真实标签中,每个类别的样本数。
下面是一个例子:
``` python
from sklearn.metrics import classification_report
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
```
输出如下:
```
precision recall f1-score support
class 0 0.67 1.00 0.80 2
class 1 0.00 0.00 0.00 2
class 2 0.50 0.50 0.50 2
accuracy 0.50 6
macro avg 0.39 0.50 0.43 6
weighted avg 0.39 0.50 0.43 6
```
从上述输出中,我们可以看到每个类别的精确率、召回率、F1-score和样本数,以及加权平均的指标。此外,还有一个 accuracy 指标表示整个模型的准确率。