classification_report 提取其中的准确率

您可以使用以下代码从 classification_report 中提取准确率：

from sklearn.metrics import classification_report

# 假设 classification_report 存储在变量 report 中
accuracy = float(report.split()[-2])

这里的关键是使用 split() 函数将 classification_report 拆分为单独的单词，并选择正确的索引来获取准确率。

相关问题

以下代码运行结果：import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))

这段代码主要是对医疗记录进行分类，并采用了朴素贝叶斯分类器进行模型训练和评估。

具体步骤如下：

1. 导入必要的库，包括pandas、numpy、jieba、re、sklearn等。

2. 读取数据，使用pandas的read_csv函数读取csv格式的医疗记录数据。

3. 数据预处理，定义了一个clean_text函数，用于去除数字、英文和标点符号，以及空格，并且使用jieba库对文本进行分词。

4. 对每个医疗记录应用clean_text函数，将处理后的结果存储在一个新的列cleaned_text中。

5. 特征提取和模型训练，使用TfidfVectorizer进行特征提取，将分词后的文本向量化。然后将向量化后的数据和标签分别存储在X和y中。使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。最后使用MultinomialNB朴素贝叶斯分类器进行模型训练。

6. 模型评估，使用训练好的模型对测试数据进行预测，并使用accuracy_score、confusion_matrix和classification_report函数计算模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。

注意，这段代码中依赖于一些数据文件和库，需要确保这些文件和库已经正确安装和配置。

import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))运行结果是什么？

由于缺少数据文件，无法运行代码，但是可以大致描述代码的功能和运行结果：

该代码实现了对医疗记录进行情感分类的功能。具体来说，代码首先读取了一个名为"medical_records.csv"的数据文件。然后，对读取的数据进行了一系列的预处理操作，包括去除数字、英文、标点符号和空格，以及使用jieba对文本进行分词。接着，使用sklearn库中的TfidfVectorizer类对文本进行特征提取，并使用MultinomialNB朴素贝叶斯算法进行模型训练。最后，使用测试集对模型进行评估，输出了模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。