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...
分类报告 python 分类报告sklearn 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...
python classification_report输出到csv文件 今天想把classification_report的统计结果输出到文件中,我这里分享一下一个简洁的方式: 我的pandas版本: pandas1.0.3 1. 代码: fromsklearn.metricsimportclassification_report report=classification_report(y_test,y_pred,output_dict=True) df=pd.DataFrame(report).transpose...
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score # 初始化决策树分类器 dt_model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=6, random_state=12) # 训练模型 dt_model.fit(X_train, y_train) #预测 dt_pred = dt_model.predict(X_test) print("对测试集300个数据的预测...
print( classification_report(Y_test, model[i].predict(X_test)) ) #Another way to get the models accuracy on the test data print( accuracy_score(Y_test, model[i].predict(X_test))) print()#Print a new line 模型预测 测试数据中1–6个性能指标的模型样本 ...
report = classification_report(y_test, y_pred) print('分类报告:\n', report) 六、总结 通过上述步骤,我们完成了从数据预处理、机器学习模型训练到模型评估的完整流程。以下是完整的代码示例: python 复制代码 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split ...
print(classification_report(testY, predictions, target_names=le.classes_)) 完成这两份代码后,我们就可以开始运行下代码,对比不同算法在两个数据集上的性能。 4.3 不同模型建模对比 (1) KNN K-Nearest Neighbors分类器最简单的分类算法之一。该算法依赖于特征向量之间的距离。简单地说,KNN算法通过在k个最接近的...
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...
print(classification_report(y_test.values, bin_predictions)) confusion_matrix(y_test, 分类报告显示,模型在测试集上的整体精确度为0.62,召回率为0.62,F1分数为0.62。混淆矩阵则显示,模型在预测为0(无心脏病)的类别中有19个正确预测,但有10个误判;在预测为1(有心脏病)的类别中有19个正确预测,但有13个误判...