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...
sample_weight:类似于shape = [n_samples]的数组,可选项,样本权重。 digits:int,输出浮点值的位数. classification_report用法示例: fromsklearn.metricsimportclassification_report y_true= [0, 1, 2, 2, 2] y_pred= [0, 0, 2, 2, 1] target_names= ['class 0','class 1','class 2']print(clas...
判断分类性能classification_report 在分类任务中,可以用classification_report生成每个类别的precision,recall和F1值。 方法: sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False, zero_division='warn') 主要参数: y_true:目...
- target_names:字符串列表,与标签匹配的可选显示名称(相同顺序)。 - sample_weight:类似于shape = (n_samples)的数组,可选项,样本权重。 - digits:int,输出浮点值位数。 通过使用classification_report函数的参数,可以更好地了解模型的表现,并对模型进行优化和改进。©...
digits:评估报告中小数点的保留位数,如果output_dict=True,此参数不起作用,返回的数值不作处理 output_dict:若真,评估结果以字典形式返回 返回 字符串或字典。 每个分类标签的精确度,召回率和 F1-score。 精确度:precision,正确预测为正的,占全部预测为正的比例,TP / (TP+FP) ...
digits:int,输出浮点值的位数. Parameters --- y_true : 1d array-like, or label indicator array / sparse matrix Ground truth (correct) target values. y_pred : 1d array-like, or label indicator array / sparse matrix Estimated targets as returned by a classifier. labels : array...
digits=2, output_dict=False, zero_division=“warn” ) 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...
sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False) 这个函数用于对模型性能进行评估,标准有精确度、召回率、F1-score。 参数: y_true:1 维数组,真实数据的分类标签 ...
>>> print(classification_report(y_true, y_pred, digits=3)) precision recall f1-score support 0 1.000 1.000 1.000 2 1 1.000 1.000 1.000 2 2 0.500 0.500 0.500 2 3 1.000 1.000 1.000 1 4 0.000 0.000 0.000 2 micro avg 0.750 0.667 0.706 9 ...
...from sklearn.datasets import load_digits #从通过数据加载器获得手写体数字的数码图像数据并储存在digits变量中。...中。...from sklearn .metrics import classification_report print (classification_report(y_test, y_predict, target_names...:召回率、准确率和F1指标最先适用于二分类任务;但是在本示例...