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) 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_pred)而得到的分类...
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,也称查准率。 recall是召回率,也称查全率, f1-scor...
report=classification_report(y_test,y_pred,target_names=iris.target_names)print("分类报告:\n",report) 1. 2. Classification report提供了每个类别的性能度量,从而可以详细地分析模型的表现。 五、ROC曲线 ROC曲线(接收者操作特征曲线)是另一种非常有效的可视化工具,可以帮助我们判断模型在不同阈值下的表现。
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 y_pred:1 维数组,模型预测的分类标签 labels:列表,...
print("Classification Report:\n ", classification_report(y_test,dt_pred)) #混淆矩阵评估模型 #导入第三方模块 from sklearn import metrics # 混淆矩阵 print("混淆矩阵四格表输出如下:") print(metrics.confusion_matrix(y_test, dt_pred, labels = [0, 1])) ...
print("Classification Report:\n ", classification_report(y_test,dt_pred))#混淆矩阵评估模型 #导入...
print(classification_report(y_true=y_true, y_pred=y_pred)) 3. 综合评价指标F-measure Precision和Recall指标有时候会出现的矛盾的情况,这样就需要综合考虑他们,最常见的方法就是在Precision和Recall的基础上提出了F1值的概念,来对Precision和Recall进行整体评价。F1的定义如下: ...
涉及的库:pandas\train_test_split\LogisticRegression\accuracy_score\classification_report 搭建逻辑回归模型 蛋肥想法:数据集来源于阿里云天池,对鱼的种类进行逻辑回归分类。 参考资料 阿里云天池-Fish market 鱼市场 #读取数据集 import pandas as pd df=pd.read_csv(r"C:\Users\Archer\Desktop\Fish.csv") #选...
=int(y_test[i]):try:print(origin_eval_text[i],':', test_texts[i], pred, y_test[i], y_preds[i])exceptExceptionase:print(e)# 分别查看两个类别的准确率、召回率和F1值print(classification_report(y_test, preds)) 结果: 对自杀倾向微博的分类精确率为 100%,但是查全率不够,它只找到了 50...