sklearn.metrics.classification_report的参数详细解释

`sklearn.metrics.classification_report` 是一个用于分类模型评估的函数。它计算并输出分类模型的性能指标，包括精确度（precision）、召回率（recall）、F1值（F1-score）等。

函数原型为：

sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False)

其中，各参数的详细解释如下：

- `y_true`：真实标签。
- `y_pred`：模型预测标签。
- `labels`：类别标签，可以指定计算哪些类别的性能指标。默认为 None，即计算全部类别。
- `target_names`：类别名称，用于在输出中显示类别的名称。默认为 None，即使用类别标签作为类别名称。
- `sample_weight`：样本权重，用于加权计算性能指标。默认为 None，即不使用样本权重。
- `digits`：指定输出结果的小数点位数。默认为 2。
- `output_dict`：是否输出字典格式的结果。默认为 False，即输出字符串格式的结果。

函数的输出结果为一个字符串或字典，包括每个类别的精确度、召回率、F1值以及样本数量等信息。如果 `output_dict` 参数为 True，则输出结果为字典格式，否则输出结果为字符串格式。

相关问题

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：

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。

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

你想知道 sklearn.metrics 中的 classification_report 和 confusion_matrix 是用来做什么的吗？这两个函数都是用于评估分类模型性能的。classification_report 可以用来打印出分类模型的主要分类指标，如准确率、召回率、F1值等；而 confusion_matrix 则可以用来生成混淆矩阵，帮助我们更好地理解分类模型的分类情况。