from sklearn.metrics import precision_recall_f1_support

`from sklearn.metrics import precision_recall_f1_support` 是Python编程语言中，在scikit-learn库中导入一组用于评估分类模型性能的指标函数。这些函数包括精确度（precision）、召回率（recall）和F1分数（f1_score），以及它们的支持（support），即每个类别样本的实际数量。

- **Precision** 表示预测为正类的样本中有多少是真的正类。
- **Recall** 或查准率表示实际为正类的样本中有多少被正确识别出来。
- **F1 Score** 是精确度和召回率的加权平均值，它综合了两个指标，对于不平衡数据集尤其重要。
- **Support** 则显示了每个类别的真实实例数量。

当你使用这些函数时，通常会在训练完模型后对测试数据进行评估，计算各种指标以便了解模型的表现，并进行调整优化。例如：

y_true = ... # 真实标签
y_pred = ... # 预测标签
prf = precision_recall_f1_support(y_true, y_pred)

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sklearn.metrics.classification_report

`sklearn.metrics.classification_report` 是一个用于生成分类模型评估报告的函数。它的输入参数包括模型预测结果和真实标签，输出一个包含准确率、召回率、F1-score等指标的分类报告。具体来说，该函数输出的指标包括：

- Precision（精确率）：对于预测为正样本的样本，有多少是真正的正样本；
- Recall（召回率）：对于所有真正的正样本，有多少被预测为正样本；
- F1-score：综合考虑精确率和召回率，是一个综合指标；
- Support：在真实标签中，每个类别的样本数。

下面是一个例子：

from sklearn.metrics import classification_report

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))

输出如下：

              precision    recall  f1-score   support

     class 0       0.67      1.00      0.80         2
     class 1       0.00      0.00      0.00         2
     class 2       0.50      0.50      0.50         2

    accuracy                           0.50         6
   macro avg       0.39      0.50      0.43         6
weighted avg       0.39      0.50      0.43         6

从上述输出中，我们可以看到每个类别的精确率、召回率、F1-score和样本数，以及加权平均的指标。此外，还有一个 accuracy 指标表示整个模型的准确率。

from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred,y_test) print('Accuracy分数为：'+str(score)) from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

这两行代码之间缺少了一个换行符，应该加上换行符才能正确运行。如果加上了换行符，则正确的代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred,y_test)
print('Accuracy分数为：'+str(score))

from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support

第二行代码使用了 precision_recall_fscore_support 函数，该函数可以计算分类器的准确率、召回率、F1 分数和支持度等指标。