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

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。

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

这段代码是一个名为 final_test 的函数，用于对真实比例的测试集进行验证。

首先，函数使用模型 model 对 df_ft 数据框中除了 'label' 列以外的特征进行预测，并保存预测结果的概率值到 y_predprob_ft 变量中。

接着，函数根据预测概率值对分类阈值进行调整。阈值的选择是基于 y_predprob_ft 按降序排序后的第 int(len(y_predprob_ft) * 0.25) 个值。这个阈值用于将预测概率值大于等于阈值的样本预测为正例，小于阈值的样本预测为负例。

然后，函数根据预测概率值和阈值对样本进行分类，并将分类结果存储在 y_pred_ft 变量中。

接下来，函数使用 confusion_matrix 函数和 classification_report 函数计算并打印了预测结果的混淆矩阵和分类报告。其中，confusion_matrix 函数用于计算混淆矩阵，classification_report 函数用于生成分类报告。

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 用于对测试集进行预测，预测结果根据阈值进行分类，最后计算并打印验证结果的混淆矩阵和分类报告。