代码: fromsklearn.metricsimportclassification_report report = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True) df = pd.DataFrame(report).transpose() df.to_csv("result.csv", index=True) AI代码助手复制代码 是不是很简单,下面是我导出来的一个结果: 补充:sklearn classification_report 输出说...
4次3标签,成功2次,3标签预测的准确率为0.5 print(classification_report(y_test, y_predicted)) 也可以加上target_names参数,效果如下: print(classification_report(y_test, y_predicted, target_names=['a类','b类','c类'])) 如图左边显示出了新传入的标签名。 输出分析 由图可见,precisoin即准确率,也称...
一、classification_report简介 def classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False) AI检测代码解析 print(classification_report(testY, predictions)) 1. 该函数就是在进行了分类任务之后通过输入原始真实数据(y_true)和预测数据(y_pre...
classification_report, confusion_matrix, f1_score, precision_score, recall_score, roc_curve, auc from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA from sklearn.feature_selection import RFE from lime import lime_tabular from xgboost import ...
report=classification_report(y_test,y_pred,output_dict=True) df=pd.DataFrame(report).transpose() df.to_csv("result.csv",index=True) 1. 2. 3. 4. 是不是很简单,下面是我导出来的一个结果: 参考文献 [1].scikit learn output metrics.classification_report into CSV/tab-delimited format. ...
针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification。multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别。multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块。
Python里边的classification_report打印出来的数据是什么意思？precision 是查准率/准确率（各书本叫法不一）...
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, r2_score, recall_score, accuracy_score In 35: 代码语言:txt AI代码解释 # 精度、R2 print("多分类预测建模的精度acc为: ",accuracy_score(test_labels,y_predict)) print("多分类预测建模的R方为: ",r2_score(test_labels, y_predic...
import pandas as pd from sklearn.metrics import classification_report #评估模型 y_pred = mlp.predict(x_test) #打印模型的预测准确度 print( "预测准确度:{:.2f}" . format (mlp.score(x_test,y_test)), end= '\n\n' ) #print("预测准确度:{:.2f}".format(np.mean(np.equal(y_pred, y...
preds_grid_log_model=grid_log_model.predict(X_test_tfidf)print(classification_report(y_test, preds_grid_log_model)) plot_confusion_matrix(grid_log_model, X_test_tfidf, y_test) (2).支持向量机 fromsklearn.svmimportLinearSVC svm_model=LinearSVC() ...