precision_recall_fscore_support(y_test, y_pred, average='macro')返回值是什么

precision_recall_fscore_support(y_test, y_pred, average='macro')返回一个四元组，分别是精确率、召回率、F1值和支持度。其中，精确率是指预测为正例的样本中，真正为正例的样本所占的比例；召回率是指真正为正例的样本中，被预测为正例的样本所占的比例；F1值是精确率和召回率的调和平均数；支持度是指测试集中每个类别的样本数。

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precision_recall_fscore_support(y_test, y_pred, average='macro')

这是一个用于评估分类模型性能的函数，它计算出分类器的精确度、召回率、F1值和支持度。其中，average参数指定了如何计算多类别问题的平均值，可以选择'macro'、'micro'或'weighted'。

accuracy=accuracy_score(Ytest,y_pred) recall=recall_score(Ytest,y_pred,average='macro') precision=precision_score(Ytest,y_pred,average='macro') f1=f1_score(Ytest,y_pred,average='macro') print(accuracy,recall,precision,f1)

你计算了分类器的准确率（accuracy）、召回率（recall）、精确率（precision）和 F1 分数（f1）。

请注意，你使用了 `accuracy_score`、`recall_score`、`precision_score` 和 `f1_score` 函数来计算这些指标。这些函数需要传入真实标签 `Ytest` 和预测标签 `y_pred`。

最后，你使用 `print` 函数将这些指标打印出来。