classification_report参数
时间: 2023-04-26 18:00:27 浏览: 64
classification_report参数是用于生成分类模型评估报告的函数参数。该参数可以计算模型的准确率、召回率、F1值和支持度等指标,以评估模型的性能。通过使用classification_report参数,可以更好地了解模型的表现,并对模型进行优化和改进。
相关问题
classification_report报错
classification_report报错是指在使用该函数时出现了错误。具体错误原因可能是输入的参数不正确,或者数据格式不符合要求。需要检查输入的参数是否正确,并且确保数据格式符合要求。如果仍然无法解决问题,可以查看报错信息,以便更好地理解问题所在。
sklearn.metrics.classification_report的参数详细解释
`sklearn.metrics.classification_report` 是一个用于分类模型评估的函数。它计算并输出分类模型的性能指标,包括精确度(precision)、召回率(recall)、F1值(F1-score)等。
函数原型为:
```python
sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False)
```
其中,各参数的详细解释如下:
- `y_true`:真实标签。
- `y_pred`:模型预测标签。
- `labels`:类别标签,可以指定计算哪些类别的性能指标。默认为 None,即计算全部类别。
- `target_names`:类别名称,用于在输出中显示类别的名称。默认为 None,即使用类别标签作为类别名称。
- `sample_weight`:样本权重,用于加权计算性能指标。默认为 None,即不使用样本权重。
- `digits`:指定输出结果的小数点位数。默认为 2。
- `output_dict`:是否输出字典格式的结果。默认为 False,即输出字符串格式的结果。
函数的输出结果为一个字符串或字典,包括每个类别的精确度、召回率、F1值以及样本数量等信息。如果 `output_dict` 参数为 True,则输出结果为字典格式,否则输出结果为字符串格式。