support是每个类别中的样本数量。在您的示例中，154个样本属于类0，114个样本属于类1。样本总数为268。...
以使用GBDT进行二分类为例介绍,示例代码如下: support: 例:support 为1270代表y_test中class 0这一类的总数为1270. micro avg: 微平均是分类正确的样本数与分类所有样本数的比值,即: micro avg = (TP + FP) / (TP + TN + FP + FN) 例:示例中 micro avg =(0.96 * 1207 + 0.62 * 5... ...
recall 是查全率/召回率 F1-score 是基于查准率和查全率的调和平均（公式可以去看看）support 表示样本出现...
classification_report should support a beta argument, reporting f_beta instead of limited to f_1 #18926 Open frederikfab opened this issue Nov 27, 2020· 1 comment Open classification_report should support a beta argument, reporting f_beta instead of limited to f_1 #18926 frederikfab ...
support 表示支撑统计结果的样本个数 macro avg 表示每个类别的得分和除以类别个数,即不加权地平均 weighted avg 表示按照support的占比进行加权平均,support多的类别,话语权更高 micro avg 稍微难理解一点,是对每个类别,从one-vs-all角度统计 TP、FN、FP,这就是所谓的micro,总的TP、FN、FP等于各个类别对应TP、...
precision recall f1-score supportclass0 0.67 1.00 0.80 2class1 0.00 0.00 0.00 1class2 1.00 0.50 0.67 2accuracy0.60 5macro avg0.56 0.50 0.49 5weighted avg0.67 0.60 0.59 5 API https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.classification_report.html ...
0.9292774942877138 macro Reca1l:0.9550788300142491 macro F1Score:0.9388312342456646 weightedPrecision:0.9418775412386249 weighted Recall:0.9334389857369255 weighted F1Score:0.93383533375322 precision recall fi-score support 0 1.00 0.88 0.93 334 1 0.94 0.99 0.97 101 2 0.85 0.99 0.92 196 accuracy 0.93 macro avg ...
SECURITY CLASSIFICATION OF REPORT 青云英语翻译 请在下面的文本框内输入文字,然后点击开始翻译按钮进行翻译,如果您看不到结果,请重新翻译! 翻译结果1翻译结果2翻译结果3翻译结果4翻译结果5 翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 安全分类的报告 翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部...
所以我保存了test_set***BEFORE***的标签来执行predict（test_set），现在我的classification_report中的...
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类...