需要结合上述代码一起使用 效果如下: 存储为csv文件的report code: importosimportcodecsfromprettytableimportPrettyTabledefpretty_report_writer(inputs_table:PrettyTable,file_name:str='')->None:"""Write a PrettyTable to a file in CSV format.Args:inputs_table (PrettyTable): A PrettyTable object to writ...
classification report 使用 别人写的,但是还是有些不清晰,我最后补上了 最后一行:第一个0.7=(0.5*1+0*1+1*3)/5 其他类似 support行:在真实数据中y_ture中class 0有一个 class 1有1个 class 2有3个
y_predicted = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 3, 2, 3] 3.使用classification_report()函数 result1 = classification_report(y_test, y_predicted, output_dict=False) print("result1:\n", result1) result2 = classification_report(y_test, y_predicted, output_dict=True) print("result2:\n", resul...
使用混淆矩阵的classification_report 混淆矩阵(Confusion Matrix)是一种常用的评估分类模型性能的工具,它以表格的形式展示了模型预测结果与真实标签之间的对应关系。混淆矩阵可以帮助我们直观地了解模型在不同类别上的预测准确性和错误情况。 混淆矩阵通常是一个N×N的矩阵,其中N表示类别的数量。对于二分类问题,混淆矩阵包...
机器学习笔记,使用metrics.classification_report显示精确率,召回率,f1指数,sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告.在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息。 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值。
scikit-learn中的classification_report是强大的函数,可以计算查全率,查准率,F1参数,keras中没有相关的函数,并且keraslabel为one-hot,输出的为[0.3.0.2,0.5]这样的softmax数据,如何转化为[4,5,5]这样的标签数据用于适配classification_report函数。 1、one-hot转化为整数label ...
使用示例 fromsklearn.metricsimportclassification_report# 测试集真实数据y_test = [1,2,3,1,2,3,1,2,3]# 预测结果y_predicted = [1,2,3,3,2,1,3,2,3] 以这两行数据为例,不难直接看出, 预测中预测了 2次1标签,成功1次,1标签预测的准确率率为0.5 ...
sklearn.metrics.classification_report模块为我们提供了一个强大的工具,它可以为我们提供多种分类评估指标,帮助我们全面了解模型的性能。 sklearn.metrics.classification_report的基本使用 首先,我们需要训练一个分类模型,并使用模型对测试集进行预测。然后,我们可以使用classification_report函数来计算分类评估指标。该函数的...
Classification report展示了分类的主要度量指标,如下面例子所示: fromsklearn.metricsimportclassification_report y_true= [0, 1, 2, 2, 0] y_pred= [0, 0, 2, 1, 0] target_names= ['class 0','class 1','class 2']print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names)) ...