baseline2=LogisticRegression() baseline2.fit(X_train,y_train) print(f'Train : { baseline2.score(X_train,y_train)}') model_eval(baseline2,X_test,y_test, bta = 1)输出结果并解释

假设 `model_eval` 函数是用来评估模型性能的函数，接受模型、测试集输入数据和标签，以及一个 beta 参数用于计算 F-beta 指标。代码如下：

def model_eval(model, X_test, y_test, beta=1):
    y_pred = model.predict(X_test)
    accuracy = model.score(X_test, y_test)
    precision = precision_score(y_test, y_pred)
    recall = recall_score(y_test, y_pred)
    f_beta = (1 + beta**2) * (precision * recall) / (beta**2 * precision + recall)
    print(f'Accuracy: {accuracy:.3f}')
    print(f'Precision: {precision:.3f}')
    print(f'Recall: {recall:.3f}')
    print(f'F-beta({beta}): {f_beta:.3f}')

假设 `X_train` 和 `y_train` 是训练集的输入数据和标签，`X_test` 和 `y_test` 是测试集的输入数据和标签。则下面的代码：

baseline2 = LogisticRegression()
baseline2.fit(X_train, y_train)
print(f'Train : {baseline2.score(X_train, y_train)}')
model_eval(baseline2, X_test, y_test, beta=1)

输出的结果可能如下：

Train : 0.742
Accuracy: 0.744
Precision: 0.712
Recall: 0.800
F-beta(1): 0.754

- `Train : 0.742` 表示训练集上的准确率为 74.2%。
- `Accuracy: 0.744` 表示测试集上的准确率为 74.4%。
- `Precision: 0.712` 表示测试集上的精确率为 71.2%。
- `Recall: 0.800` 表示测试集上的召回率为 80.0%。
- `F-beta(1): 0.754` 表示测试集上的 F1 分数为 0.754。其中，beta 参数为 1，表示计算的是 F1 分数，即精确率和召回率的调和平均数。