三分类使用python计算每一类的精确性召回率f1

在Python中，我们可以使用sklearn库来计算三分类任务的精确度、召回率和F1分数。假设我们有一个预测结果数组`y_pred`和实际标签`y_true`，它们都是0, 1, 和2表示的类别。以下是简单的步骤：

1. 首先，我们需要安装sklearn库，如果没有安装可以使用`pip install sklearn`。

from sklearn.metrics import classification_report

# 假设 y_pred 是预测结果列表，y_true 是真实标签列表
y_pred = [0, 1, 2, 2, 0]  # 预测
y_true = [0, 1, 1, 2, 0]  # 真实值

# 将标签转换为整数以便于处理
y_true_int = list(map(lambda x: ord(x) - ord('0'), y_true))

# 计算分类报告
report = classification_report(y_true_int, y_pred, target_names=['Class 0', 'Class 1', 'Class 2'])

# 分割报告，提取每个类别的精确度(precision), 召回率(recall)和F1-score
precision = report['precision']
recall = report['recall']
f1_score = report['f1-score']

print(f"精确度:\n{precision}\n")
print(f"召回率:\n{recall}\n")
print(f"F1-Score:\n{f1_score}\n")

这里的`classification_report`函数会返回一个详细的分类报告，其中包括每个类别的各项指标。注意，这里假设`ord(x) - ord('0')`用于将字符标签转换为数字，对于其他语言的数据集可能需要相应的映射。