10折分层抽样,每一折有一个classification_report怎么求这10个classification report,求这10个放在一起求的平均的分类报告python代码
时间: 2024-02-29 18:51:31 浏览: 62
python 求10个数的平均数实例
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:
```python
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':[]}
# 定义10折分层抽样
skf = StratifiedKFold(n_splits=10)
# 对每一折进行计算
for train_index, test_index in skf.split(X, y):
# 计算每一折的分类报告
classif_report = classification_report(y[test_index], y_pred[test_index], output_dict=True)
# 将当前分类报告中的每个分类指标的值存储到metrics字典中
for metric in metrics:
metrics[metric].append(classif_report['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))
```
该代码会对10个classification_report进行10折分层抽样并计算每一折的分类报告,然后将每个分类指标的值存储到一个字典metrics中,最后计算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。
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