从算法评估库sklearn.metrics 导入评价指标函数classification_report,用评价指标函数 classification_report 计算y_test中的所有值与模型预测值pre的分类报告。
时间: 2023-05-31 13:04:53 浏览: 52
以下是代码实现:
```
from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, pre))
```
其中,y_test是测试集的真实标签值,pre是模型在测试集上的预测标签值。运行后,可以得到分类报告,包括precision、recall、f1-score和support等评价指标。
相关问题
from sklearn.metrics import classification_report ... pred_test = log_model.predict(X_test) print(classification_report(y_test,pred_test))
这段代码使用了 `classification_report` 函数来生成分类报告,该函数可以计算出准确率、召回率、F1-score等指标,用于评估分类算法的性能。
其中,`log_model.predict(X_test)` 是使用已经训练好的逻辑回归模型对测试集进行预测,得到的结果存储在 `pred_test` 变量中。
`classification_report(y_test,pred_test)` 则是将测试集的真实标签 `y_test` 和预测标签 `pred_test` 作为参数传入 `classification_report` 函数中,生成分类报告并打印输出。
需要注意的是,在使用 `classification_report` 函数时,要保证传入的真实标签和预测标签的类型一致,如果是多类别分类问题,则标签应该是离散的整数类型。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix
这段代码是在 Python 中导入了一些常用的机器学习库和模块,包括 pandas、numpy、matplotlib、sklearn 等。其中:
- pandas 是 Python 中常用的数据分析库,可以用来读取和处理数据;
- numpy 是 Python 中常用的科学计算库,提供了数组、矩阵等数据结构和各种数学函数;
- matplotlib 是 Python 中常用的数据可视化库,可以用来绘制各种图表;
- sklearn 是 Python 中常用的机器学习库,提供了许多常用的机器学习算法和工具,比如数据预处理、模型选择、模型评估等。
这段代码中还导入了不同的机器学习算法,包括逻辑回归、决策树、K近邻和支持向量机等。最后还导入了一些评估指标,比如分类报告和混淆矩阵。