模型里的Support，F1-score，Precision ，Recall 参数含义

这些参数是评估机器学习模型性能的指标，具体含义如下：

- Support：样本数量，表示模型在训练/测试集中处理的样本总数。
- Precision：精确率，指的是模型预测为正类别的样本中，真正为正类别的样本所占的比例。即：真正预测对的正样本数 / 所有预测为正的样本数。
- Recall：召回率，指的是模型在所有正类别的样本中，能够正确预测出来的比例。即：真正预测对的正样本数 / 所有真正的正样本数。
- F1-score：F1分数，是综合考虑Precision和Recall的指标，是Precision和Recall的调和平均数。它的范围是[0,1]，其中1表示完美的分类器，0表示最差的分类器。F1-score = 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

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samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support怎么把它分成 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729和 precision recall f1-score support

这是一个混淆矩阵的输出结果，可以使用字符串处理函数将其拆分成两部分。可以使用 Python 的字符串处理函数 `split()` 将其拆分成两个部分，代码示例如下：

result = "samples avg       0.88      0.88      0.88     21729                precision    recall  f1-score   support"
parts = result.split("                ")
samples_avg = parts[0]
precision_recall_f1_score = parts[1]
print(samples_avg)
print(precision_recall_f1_score)

输出结果为：

samples avg       0.88      0.88      0.88     21729
precision    recall  f1-score   support

其中 `samples_avg` 为第一个部分，`precision_recall_f1_score` 为第二个部分。你可以根据需要对这两个部分进行进一步的处理。

[' precision recall f1-score support', '', ' 0 0.90 0.91 0.91 10762']怎么获得precision recall f1-score support

你可以使用 Python 的字符串分割方法 `split()` 来获取 [' precision recall f-score support', '', ' 0 0.90 0.91 0.91 10762'] 中的 ' precision recall f1-score support' 部分，具体操作如下：

s = "[' precision recall f1-score support', '', ' 0 0.90 0.91 0.91 10762']"
result = s.split(',')[0].strip("[ '")
print(result)

输出结果为：

precision recall f1-score support

这样就可以获得 'precision recall f1-score support' 部分了。