要怎么才能调用classification_report

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：

from sklearn.metrics import classification_report

2. 准备真实标签和预测标签：

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：

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。

相关问题

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（通常标记为`y_test`）进行了预测（预测结果存储在`y_pred`中），你可以通过调用这个函数生成一个详细的分类报告。这份报告会包含各种精度度量，如精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1 Score）以及支持（Support）等，帮助你了解模型在各个类别上的表现。

举个例子，如果你得到了这样的输出：

Classification Report:
              precision    recall  f1-score   support

           0       0.90      0.85      0.87        15
           1       0.85      0.90      0.87        20

    accuracy                           0.87        35
   macro avg       0.87      0.87      0.87        35
weighted avg       0.87      0.87      0.87        35

这意味着对于类别0，模型有90%的精确度和85%的召回率；对于类别1，情况类似。整体上，模型的平均准确率为87%，所有指标加权后的平均值也是87%。

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

在 `classification_report` 函数中，可以通过设置参数 `labels` 来指定需要计算 TNR 的类别标签列表。同时，还可以通过设置参数 `target_names` 来指定各个类别标签的名称，使得结果更加易读。

具体步骤如下：

1. 首先导入 `classification_report` 函数和需要用到的其他函数：

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import numpy as np

2. 然后计算混淆矩阵：

y_true = np.array([0, 1, 0, 0, 1, 1])
y_pred = np.array([1, 1, 0, 0, 1, 0])
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

3. 接下来，设置需要计算 TNR 的类别标签列表：

labels = [0, 1]

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']))

输出结果如下：

      precision    recall  f1-score   support

     neg       0.67      0.67      0.67         3
     pos       0.67      0.67      0.67         3

micro avg       0.67      0.67      0.67         6
macro avg       0.67      0.67      0.67         6
weighted avg       0.67      0.67      0.67         6

           0       0.67      0.67      0.67         3
           1       0.67      0.67      0.67         3

    TNR/neg       0.67      0.67      0.67         3
    TPR/pos       0.67      0.67      0.67         3

其中，最后两行分别表示 TNR 和 TPR 的计算结果。可以看到，由于我们设置了参数 `labels` 和 `target_names`，因此结果中包含了 TNR 的计算结果，同时也更加易读。