要怎么才能调用classification_report

时间: 2023-11-20 07:07:25 浏览: 84
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RBF.rar_RBF_python_python RBF_rbf分类_rbf神经网络

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您可以使用sklearn.metrics中的classification_report函数来调用classification_report。具体步骤如下： 1. 导入需要的模块： ```python from sklearn.metrics import classification_report ``` 2. 准备真实标签和预测标签： ```python y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2] y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1] ``` 3. 调用classification_report函数并传入真实标签和预测标签： ```python print(classification_report(y_true, y_pred)) ``` 该函数将输出一个包含精确度、召回率、F1值和支持度等指标的分类报告。
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report = classification_report(y_test, y_pred) print(report) conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(conf_matrix) Scikit-learn提供了交叉验证功能，可以用来评估模型的泛化能力： ...

print('Classification Report:\n', classification_report(y_test, y_pred))

classification_report是Python中的sklearn库（scikit-learn）中的一个函数，它主要用于评估分类模型的性能。当你在机器学习项目中使用了某种分类算法（如决策树、随机森林或支持向量机等），并且对测试集（通常...

classification_report 中，怎么通过设置参数 labels 和 target_names 来指定需要计算 TNR

4. 最后，调用 classification_report 函数，并设置参数 target_names 为各个类别标签的名称： print(classification_report(y_true, y_pred, labels=labels, target_names=['neg', 'pos'])) 输出结果...

def final_test(df_ft, model): ''' 验证真实比例的测试集2 ''' y_predprob_ft = model.predict_proba(df_ft.drop(['label'], axis=1))[:, 1] # 修改分类阈值 the_threshold = y_predprob_ft[y_predprob_ft.argsort(axis=0)[::-1][int(len(y_predprob_ft) * 0.25)]] y_pred_ft = np.array([1 if x >= the_threshold else 0 for x in y_predprob_ft]) # 查看结果 from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report # print('accuracy_score: ', accuracy_score(df_ft['label'], y_pred_ft)) print('test real set:') print(confusion_matrix(df_ft['label'], y_pred_ft, labels=None, sample_weight=None)) report = classification_report(df_ft['label'], y_pred_ft) print(report) report = classifaction_report_csv(report) return report

最后，函数调用了一个名为 classifaction_report_csv 的函数，将分类报告转换为 CSV 格式，并返回转换后的结果 report。 这段代码的作用是对真实比例的测试集进行验证，并输出验证结果。其中，模型 model 用于对...

def classification_report_to_dict(report): lines = report.split('\n') lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()] classes = [] class_dict = {} for line in lines[1:]: t = line.split() if len(t) == 1: class_name = t[0] classes.append(class_name) class_dict[class_name] = {} else: class_dict[class_name]['precision'] = float(t[0]) class_dict[class_name]['recall'] = float(t[1]) class_dict[class_name]['f1-score'] = float(t[2]) class_dict[class_name]['support'] = int(t[3]) macro_avg = lines[-3].split() micro_avg = lines[-2].split() class_dict['macro avg'] = {'precision': float(macro_avg[1]), 'recall': float(macro_avg[2]), 'f1-score': float(macro_avg[3]), 'support': int(macro_avg[4])} class_dict['micro avg'] = {'precision': float(micro_avg[1]), 'recall': float(micro_avg[2]), 'f1-score': float(micro_avg[3]), 'support': int(micro_avg[4])} return class_dict def classification_report_from_dict(report_dict): classes = list(report_dict.keys()) classes.remove('macro avg') classes.remove('micro avg') lines = [' precision recall f1-score support\n\n'] for class_name in classes: line = f"{class_name.ljust(15)}{report_dict[class_name]['precision']:.2f} {report_dict[class_name]['recall']:.2f} {report_dict[class_name]['f1-score']:.2f} {report_dict[class_name]['support']:5d}\n" lines.append(line) lines.append('\n') macro_avg = report_dict['macro avg'] line = f"{'macro avg'.ljust(15)}{macro_avg['precision']:.2f} {macro_avg['recall']:.2f} {macro_avg['f1-score']:.2f} {macro_avg['support']:5d}\n" lines.append(line) micro_avg = report_dict['micro avg'] line = f"{'micro avg'.ljust(15)}{micro_avg['precision']:.2f} {micro_avg['recall']:.2f} {micro_avg['f1-score']:.2f} {micro_avg['support']:5d}\n" lines.append(line) report_str = ''.join(lines) return report_str for i, report in enumerate(report): report_dict[f'report_{i + 1}'] = classification_report_to_dict(report) report_df = pd.DataFrame.from_dict(report_dict, orient='index') avg_report_dict = report_df.mean().to_dict() avg_report_str = classification_report_from_dict(avg_report_dict) print(avg_report_str)出现local variable 'class_name' referenced before assignment怎么解决

你可以在调用 classification_report_from_dict 函数之前，检查 report_dict 是否包含正确的数据。你也可以在 classification_report_from_dict 函数中添加一些错误处理机制，以避免出现未定义变量的情况。

优化代码from sklearn.metrics import classification_report, roc_curve, auc # 评估分类模型性能 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:,1]) roc_auc = auc(fpr, tpr)出错ValueError: multiclass format is not supported

5. 调用roc_curve和auc函数进行评估： fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test[:, 1], y_score[:, 1]) roc_auc = auc(fpr, tpr) 注意，这里的y_test[:, 1]表示取出one-hot编码后的第二列，即正例的...

优化这段代码X = df.drop('Outcome', axis=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=35 / 768) classifier=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=3, min_weight_fraction_leaf=0.01) classifier.fit(X_train, y_train) y_pred = classifier.predict(X_test) print('决策树模型') print(confusion_matrix(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) print('决策树模型预测结果:', classifier.predict(X_test)) y_ = np.array(y_test) print('原始数据集真实结果:', y_) print('模型得分:{:.2f}'.format(classifier.score(X_test, y_test))) modelscore = format(classifier.score(X_test, y_test)) if float(modelscore) >= 0.88: print("模型预测准确率较高，适合用来预测糖尿病") else: print("模型预测准确率较低，不宜用来预测糖尿病")

from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report # 分割数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('Outcome', axis=1), df['Outcome'], test_size=35 / 768) # ...

def Land_cover_pred_plot(array_folder,raster_file, reference_file,ML_algo, plot = False): df_train , train_array = get_data_eval(array_folder,raster_file, reference_file) df_train = df_train.dropna() print(df_train) train_array = np.array(train_array, dtype=object) tile_df = pd.DataFrame() for i, array in enumerate(train_array[0]): # print(train_array[i], train_array_name[i]) tile_df[train_array[1][i]] = np.nan_to_num(array.ravel(), copy=False) # print(train_array[0][i], train_array[1][i]) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train.drop('type' , axis = 1),df_train['type'],test_size = 0.1) print(X_train) ML_algo.fit(X_train,y_train) test_pred = ML_algo.predict(X_test) confusion_mat = confusion_matrix(y_test,test_pred) classification_repo = classification_report(y_test, test_pred) test_acc = accuracy_score(y_test, test_pred) print("Confusion Matri : \n", confusion_mat) print("Classification Report : \n", classification_repo) print("Accuracy on Test : ", test_acc) pred_array = ML_algo.predict(tile_df) mask_array = np.reshape(pred_array, train_array[0][0].shape) class_sum = [] for i,j in enumerate(df_train['type'].unique()): sum = (mask_array == j).sum() class_sum.append([j,sum]) print(class_sum) print(mask_array) if plot == True: arr_f = np.array(mask_array, dtype = float) arr_f = np.rot90(arr_f, axes=(-2,-1)) arr_f = np.flip(arr_f,0) plt.imshow(arr_f) plt.colorbar() return mask_array

它还需要一个机器学习算法和一个布尔值作为是否要绘制图表的标志。函数调用 get_data_eval 函数来获取训练数据，并使用 train_test_split 函数将其分成训练集和测试集。然后，使用机器学习算法来拟合训练数据，预测...

models = [RandomForestClassifier(random_state=123, min_samples_split=3, min_samples_leaf=0.01, max_depth=5), LogisticRegression(random_state=123), SVC(kernel='rbf',gamma='auto',random_state=123,probability=True)] # 训练 for model in models: time0=time() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) rf_roc_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) print(type(model).__name__, 'accuracy:', accuracy) print('======='*10) print(type(model).__name__, 'roc:', rf_roc_auc) print('======='*10) print(type(model).__name__, 'time:',datetime.datetime.fromtimestamp(time()-time0).strftime('%M:%S:%f')) print('======='*10) print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=['良性', '恶性'])) print('======='*10)分析代码

最后，代码还使用 classification_report() 打印出模型在测试集上的分类报告。 需要注意的是，代码在训练支持向量机模型时，设置了 probability=True 参数，这是为了使模型能够输出概率值，从而方便计算 ROC ...

如何调用GridSearchCV函数

from sklearn.metrics import classification_report 其中，GridSearchCV用于进行网格搜索，classification_report用于生成分类报告。 然后，我们可以定义要使用的模型和参数网格。例如，如果我们要使用支持...

Crucio调用MWMOTE，调用完怎么使用

from imblearn.metrics import classification_report_imbalanced from MWMOTE import MWMOTE # 导入 MWMOTE # 创建一个不平衡的分类数据集 X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.1, ...

帮我为下面的代码加上注释：class SimpleDeepForest: def __init__(self, n_layers): self.n_layers = n_layers self.forest_layers = [] def fit(self, X, y): X_train = X for _ in range(self.n_layers): clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y) self.forest_layers.append(clf) X_train = np.concatenate((X_train, clf.predict_proba(X_train)), axis=1) return self def predict(self, X): X_test = X for i in range(self.n_layers): X_test = np.concatenate((X_test, self.forest_layers[i].predict_proba(X_test)), axis=1) return self.forest_layers[-1].predict(X_test[:, :-2]) # 1. 提取序列特征（如：GC-content、序列长度等） def extract_features(fasta_file): features = [] for record in SeqIO.parse(fasta_file, "fasta"): seq = record.seq gc_content = (seq.count("G") + seq.count("C")) / len(seq) seq_len = len(seq) features.append([gc_content, seq_len]) return np.array(features) # 2. 读取相互作用数据并创建数据集 def create_dataset(rna_features, protein_features, label_file): labels = pd.read_csv(label_file, index_col=0) X = [] y = [] for i in range(labels.shape[0]): for j in range(labels.shape[1]): X.append(np.concatenate([rna_features[i], protein_features[j]])) y.append(labels.iloc[i, j]) return np.array(X), np.array(y) # 3. 调用SimpleDeepForest分类器 def optimize_deepforest(X, y): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = SimpleDeepForest(n_layers=3) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 4. 主函数 def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label_file = "label.csv" rna_features = extract_features(rna_fasta) protein_features = extract_features(protein_fasta) X, y = create_dataset(rna_features, protein_features, label_file) optimize_deepforest(X, y) if __name__ == "__main__": main()

# Print the classification report print(classification_report(y_test, y_pred)) # Define the main function to run the program def main(): rna_fasta = "RNA.fasta" protein_fasta = "pro.fasta" label...

以下代码是什么意思：oob_score = [] for item in grid_n: model = RandomForestClassifier(n_estimators=item, random_state=10, oob_score=True) model.fit(X_train, y_train) oob_score.append(model.oob_score_) grid_n = [20, 50, 100, 150, 200, 500] grid_fea = np.arange(2, 19) grid_weight = ['balanced', None] model_RF = RandomForestClassifier(random_state=10) grid_search = GridSearchCV(estimator=model_RF, param_grid={'n_estimators':grid_n, 'max_features':grid_fea, 'class_weight':grid_weight}, cv=5, scoring='roc_auc') grid_search.fit(X_train, y_train) grid_search.best_params_ y_prob_rf = grid_search.predict_proba(X_test)[:, 1] y_pred_rf = grid_search.predict(X_test) print(classification_report(y_pred=y_pred_rf, y_true=y_test)) fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_score=y_prob_rf, y_true=y_test) print('AUC值：', auc(fpr, tpr)) plt.plot(fpr, tpr, 'r-') plt.plot([0, 1], [0, 1], 'b--') plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('TPR') plt.title('ROC Curve') best_RF = grid_search.best_estimator_ best_RF.fit(X_train, y_train) plt.figure(figsize=(8, 6)) pd.Series(best_RF.feature_importances_, index=X_train.columns).sort_values().plot(kind='barh')

然后，使用这些参数值调用GridSearchCV函数，对模型进行交叉验证并寻找最佳参数组合。接下来，使用最佳参数组合构建随机森林模型，计算模型的预测准确率和AUC值，并绘制ROC曲线。最后，输出模型中各个特征的重要性...

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接着使用Keras的ImageDataGenerator()函数创建了validation数据集的生成器，并调用模型的predict_generator()方法对其进行预测，最后使用classification_report()函数计算模型的评估指标。

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from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report print("模型准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred)) print("混淆矩阵：\n", confusion_matrix(y_test, y_pred)) print...

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from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.inspection import permutation_importance # ... (训练模型) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(...) model = Logistic...

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在C语言中，你可以编写一个简单的函数来解决这个问题。首先，你需要确定每个圆是否包含了给定的点。如果包含，则返回塔高10米，如果不包含则返回0。这里提供一个基本的伪代码思路： ```c #include <stdio.h> #include <math.h> // 定义圆的结构体 typedef struct { double x, y; // 圆心坐标 int radius; // 半径 } Circle; // 函数判断点是否在圆内 int is_point_in_circle(Circle circle, double px, double py) { d
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