怎么求得分层抽样的每一层的每一行每一列的classfication_report对应分类指标的平均值的分类报告python代码

可以使用 scikit-learn 库中的 `classification_report` 和 `StratifiedKFold` 方法实现分层抽样，并计算每一层的每一行每一列的分类指标的平均值。具体代码如下：

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

# 定义数据集和标签
X = ...
y = ...

# 定义分层抽样的 k 折交叉验证器
skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 定义空数组存储每一层的分类指标
reports = np.zeros((5, 3, 5))  # 5 表示 5 折交叉验证，3 表示 3 类分类指标（precision、recall、f1-score），5 表示 5 个分类标签

# 遍历每一层，计算分类指标并存储到数组中
for i, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X, y)):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    clf = ...  # 定义模型
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    report = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True)
    for j, label in enumerate(report.keys()):
        if label == 'accuracy':
            continue
        for k, metric in enumerate(['precision', 'recall', 'f1-score']):
            reports[i, k, j] = report[label][metric]

# 计算每一层的每一行每一列的分类指标的平均值
report_mean = np.mean(reports, axis=0)

# 输出结果
print(report_mean)

需要根据实际情况修改模型定义和数据集的载入方式，以及分类标签的数量。在上面的代码中，假设数据集有 5 个分类标签。