classification_report 是sklearn.metrics 模块中的一个函数,用于显示主要分类指标的文本报告。它返回每个类的精确度(precision)、召回率(recall)、F1 值(F1-score)和支持数(support)等信息。 classification_report 的主要内容和参数 主要内容: precision:精确率,即预测为正样本的实例中真正为正样本的比例。 recall:召...
简介:python机器学习classification_report()函数 输出模型评估报告 classification_report()是python在机器学习中常用的输出模型评估报告的方法。 classification_report()函数介绍 classification_report()语法如下: classification_report( y_true, y_pr...
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...
这表示模型的准确率为60%。 使用classification_report计算精确率和召回率 classification_report函数也是sklearn.metrics模块中的一个函数,用于计算分类模型的精确率、召回率和其他指标。它接受两个参数:真实标签和预测标签,返回一个包含多个指标的字典。 下面是一个示例代码,展示如何使用classification_report函数计算精确率...
report = classification_report(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {accuracy}") print("Classification Report:") print(report) 五、模型优化 使用网格搜索进行超参数调优,寻找最佳模型参数。 python 复制代码 from sklearn.model_selection import GridSearchCV ...
print(classification_report(y_test,y_hat)) 可以看出来两个模型跑出来的效果都还不错(可能数据质量本来就比较不错~)。根据实际情况选择任何一种模型,稍后可以套用到测试数据集中(我选择的是随机森林对测试数据做预测) 2.文本挖掘-展示出关键词的词云
二分类的最后一层使用sigmoid作为激活函数 使用binary_crossentropy作为损失(二元交叉熵损失) 运行环境:Python3.9.13 + Keras2.12.0 +tensorflow2.12.0 In [1]: import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf from keras.datasets import imdb # 内置数据集 ...
为了进一步评估模型在测试集上的性能,我们使用了sklearn库中的classification_report和confusion_matrix函数。通过模型对测试集的预测结果和真实标签进行比较,我们得到了分类报告和混淆矩阵。分类报告提供了每个类别的精确度、召回率和F1分数,而混淆矩阵则直观地展示了模型在各类别上的预测情况。
print(classification_report(y, answer, target_names = ['thin', 'fat'])) 输出结果类似如下所示: [ 0.2488562 0.7511438] array([[ 1.6, 60. ], [ 1.7, 60. ], [ 1.9, 80. ], [ 1.5, 50. ], [ 1.6, 40. ], [ 1.7, 80. ], [ 1.8, 90. ], [ 1.5, 60. ]]) array([ 1., ...
print(metrics.classification_report(y_test, pred2)) 如上结果所示,利用平衡数据重新建模后,模型的准确率同样很高,为92.6%(相比于原始非平衡数据构建的模型,准确率仅下降1%),但是预测为yes的覆盖率提高了10%,达到72%,这就是平衡带来的好处。 # 计算流失用户...