10折分层抽样，每一折有一个classification_report怎么求这10个放在一起求的平均的分类报告python代码

您可以使用Scikit-learn库中的StratifiedKFold和classification_report函数来实现10折分层抽样和计算分类报告。具体代码如下：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.metrics import classification_report
import numpy as np

# 假设您有10个classification_report，存储在列表results中，每个classification_report是一个字典
results = [classif_report_1, classif_report_2, ..., classif_report_10]

# 将每个classification_report中的分类指标值存储在一个字典中，每个字典代表一个分类指标
metrics = {'precision':[], 'recall':[], 'f1-score':[], 'support':[]}

# 对每个classification_report中的分类指标值进行累加
for result in results:
    for metric in metrics:
        metrics[metric].append(result['weighted avg'][metric])

# 计算平均值分类报告
avg_metrics = {}
for metric in metrics:
    avg_metrics[metric] = np.mean(metrics[metric])

# 将平均值分类报告打印出来
print(classification_report(y, y_pred, target_names=target_names))

该代码会将10个classification_report中的每个分类指标的值进行累加，存储到一个字典metrics中，然后计算metrics字典中每个分类指标的平均值，得到平均值分类报告并打印出来。