classification_report是scikit-learn库中的一个函数,用于生成分类模型的评估报告,可以对模型的精度、召回率、F1分数等进行评估,并输出一个表格形式的报告。该函数的主要参数有: - y_true:1维数组或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值。 - y_pred:1维数组或标签指示器数组/稀疏矩阵,分类器返回的估计值。 - labels:...
返回metrics.classification_report(y_true,y_pred,标签,**kwargs) TypeError: classification_report()接受两个位置参数,但给出了3个 我们目前正在训练一个crf模型,我们想得到度量的分类报告,但是我们得到了这个错误。 我们试着这样做: 从sklearn.metrics导入分类报告打印(classification_report(y_test,y_pred,标签=...
sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2) 参数 y_true:1维数组或标签指示数组/离散矩阵,样本实际类别值列表 y_pred:1维数组或标签指示数组/离散矩阵,样本预测类别值列表 labels:数组shape=类别数量,需要在报告中给出的类别名称列表...
from sklearn.decomposition import PCA PCA 主成分分析(Principal Components Analysis),简称PCA,是一种数据降维技术,用于数据预处理...sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数: n_components: 意义:PCA算法中所要保留的主成分个数...explained_variance_ratio_:返回 所保留的...
参数 sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False) y_true:1 维数组,真实数据的分类标签 y_pred:1 维数组,模型预测的分类标签 labels:列表,需要评估的标签名称 ...
示例3对比了示例2与示例3中target_names参数的元素顺序与输出ID大小顺序的关系，说明了参数的使用逻辑。示例4中的classification_report函数输出了四个平均值，分别对应微平均(micro avg)、宏平均(macro avg)、加权平均(weighted avg)和样本平均(samples avg)。这些平均值分别针对不同场景，用于全面评估模型...
参数 reportEnabled 返回值 无 备注 控制报告,无论分类是使用任务计划程序) (计划分类,还是使用 IFsrmClassificationManager::RunClassification) 按需运行 (。 要求 展开表 最低受支持的客户端 无受支持的版本 最低受支持的服务器 Windows Server 2008 R2 目标平台 Windows 标头 fsrmpipe...
# 爬虫数据参数设置 self.url="http://data.eastmoney.com/report/hgyj.html" self.filedir_train="./spider_report/" self.filedir_test="./test_report/" # word2vec的研报数据获取起始页 self.train_start_p=1 self.train_end_p=129 self.report_num=0 # 用做给爬取的文件命名:比如1.txt,同时也...
参数: y_true:一维数组,或标签指示符数组/稀疏矩阵 基本事实(正确)目标值。 y_pred:一维数组,或标签指示符数组/稀疏矩阵 分类器返回的估计目标。 labels:形状类似数组 (n_labels,),默认=无 要包含在报告中的标签索引的可选列表。 target_names:形状(n_labels,) 的 str 列表,默认 = 无 与标签匹配的可选显...