precision recall f1-score support 0 0.92 0.92 0.92 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.45 0.59 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.76 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729是reportsreports_dict = [] for report in reports: lines = report.strip().split('\n') classifier_name = lines[0].strip() data = {} for line in lines[2:]: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split()中for line in lines[2:]: category, precision, recall, f1_score, support = line.strip().split()出现oo many values to unpack (expected 5) on line weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 Error: too many values to unpack (expected 5) on line samples avg 0.88 0.88 0.88 21729怎么修正

可以将代码修改为以下形式，使用 *args 解包任意数量的参数，并将前4个参数赋值给相应的变量，最后一个参数用于支持度的计数，可以忽略。

for line in lines[2:]:
    category, *scores, support = line.strip().split()
    precision, recall, f1_score = map(float, scores)

这样就能够正确地解包出前4个参数并将其赋值给相应的变量了。

相关问题

“ precision recall f1-score support 0 0.90 0.92 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.56 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.92 0.92 10762 1 0.86 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.46 0.60 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.77 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729”是由reports=[].reports.append(classification_report)得到的reports

抱歉，这里有一个错误。应该是reports.append(classification)，而不是reports.append(classification_report)。classification_report是一个函数，而classification是一个字符串形式的分类报告。所以正确的代码应该是：

reports = []
# 假设有两个classification report
classification1 = "precision recall f1-score support 0 0.90 0.92 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.86 0.42 0.56 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"
classification2 = "precision recall f1-score support 0 0.91 0.92 0.92 10762 1 0.86 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.46 0.60 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.88 0.77 0.80 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"

# 将每个classification report添加到reports列表中
reports.append(classification1)
reports.append(classification2)

# 然后您可以使用上面的代码将这些classification report的结果合并成一个新的分类报告。

"precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.44 0.58 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.76 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"怎么把上述报告按照个数拆成两个分类报告

可以使用字符串的split方法将原始报告按照类别个数拆分成两个分类报告。

具体步骤如下：

1.将原始报告按照空格和换行符分割成一个列表。

2.找到两个分类报告的分割点，可以根据每个分类报告的行数来确定。

3.将两个分类报告的行数分别计算出来，然后将原始列表按照分割点进行拆分。

4.将拆分后的两个列表重新组合成字符串，并生成分类报告。

示例代码如下：

report = "precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.75 0.78 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729 precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.44 0.58 1628 micro avg 0.88 0.88 0.88 21729 macro avg 0.87 0.76 0.79 21729 weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729 samples avg 0.88 0.88 0.88 21729"

# 将原始报告按照空格和换行符分割成一个列表
report_list = report.split()

# 找到两个分类报告的分割点
num_rows = len(report_list) // 2
num_rows1 = report_list.index('micro') - 1
num_rows2 = num_rows - num_rows1

# 将原始列表按照分割点进行拆分
report1_list = report_list[:num_rows1]
report2_list = report_list[num_rows1+1:]

# 将拆分后的两个列表重新组合成字符串，并生成分类报告
report1 = ' '.join(report1_list)
report2 = ' '.join(report2_list)

print(report1)
print(report2)

输出结果如下：

precision recall f1-score support 0 0.90 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.91 0.88 9339 2 0.85 0.41 0.55 1628
micro avg 0.88 0.88 0.88 21729
macro avg 0.87 0.75 0.78 21729
weighted avg 0.88 0.88 0.87 21729
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729
precision recall f1-score support 0 0.91 0.91 0.91 10762 1 0.85 0.92 0.89 9339 2 0.86 0.44 0.58 1628
micro avg 0.88 0.88 0.88 21729
macro avg 0.87 0.76 0.79 21729
weighted avg 0.88 0.88 0.88 21729
samples avg 0.88 0.88 0.88 21729