[' precision recall f1-score support 0 0.95 0.96 0.95 10762 1 0.91 0.95 0.93 9339 2 0.91 0.58 0.71 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.92 0.83 0.86 21729weighted avg 0.93 0.93 0.92 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729'], [' precision recall f1-score support 0 0.96 0.96 0.96 10762 1 0.91 0.96 0.93 9339 2 0.91 0.62 0.74 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.93 0.85 0.88 21729weighted avg 0.93 0.93 0.93 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']]怎么调用
时间: 2024-02-10 10:08:28 浏览: 39
这看起来像是模型评估结果的报告,可能是使用 scikit-learn 库的 classification_report 函数生成的。如果你想在 Python 中调用这个报告,可以将它们转化为字符串,然后打印出来或者保存到文件中。以下是一个可能的代码示例:
```
report1 = [' precision recall f1-score support 0 0.95 0.96 0.95 10762 1 0.91 0.95 0.93 9339 2 0.91 0.58 0.71 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.92 0.83 0.86 21729weighted avg 0.93 0.93 0.92 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']
report2 = [' precision recall f1-score support 0 0.96 0.96 0.96 10762 1 0.91 0.96 0.93 9339 2 0.91 0.62 0.74 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.93 0.85 0.88 21729weighted avg 0.93 0.93 0.93 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']
# 将报告转化为字符串
report1_str = '\n'.join(report1)
report2_str = '\n'.join(report2)
# 打印报告
print(report1_str)
print(report2_str)
# 保存报告到文件
with open('report1.txt', 'w') as f:
f.write(report1_str)
with open('report2.txt', 'w') as f:
f.write(report2_str)
```
请注意,这只是一个示例,具体实现可能因你的使用环境而有所不同。