sklearn classification_report
时间: 2023-04-21 18:06:27 浏览: 89
sklearn的classification_report是一个用于评估分类模型性能的函数。它可以计算出模型的准确率、召回率、F1值等指标,并将结果以表格的形式展示出来。这些指标可以帮助我们更好地了解模型的表现,从而进行调整和优化。
相关问题
sklearn的classification_report的常规库实现
sklearn是一个流行的机器学习库,提供了许多分类算法。classification_report是sklearn中的一个函数,用于生成分类器的性能报告。下面是一个常规库实现classification_report的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import classification_report
# 假设y_true和y_pred是分类器的真实类别和预测类别
class_names = ["class1", "class2", "class3"]
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=class_names))
```
这段代码将生成一个包含精确度、召回率、F1分数和支持度等指标的性能报告。其中,class_names是一个包含类别名称的列表,用于标识每个类别的性能表现。
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:
``` python
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。