本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.classification_report 的用法。 用法: sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, *, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False, zero_division='warn') 构建显示主要分类指标的文本报告。 在用户指南中阅读更多...
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) 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)...
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,...
from sklearn.metricsimportclassification_report y_true=[0,1,2,2,0]y_pred=[0,0,2,2,0]target_names=['class 0','class 1','class 2']print(classification_report(y_true,y_pred,target_names=target_names)) 其中的结果: 代码语言:javascript 复制 precision recall f1-score supportclass00.671.000...
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 = [1,2,3,3,2,1,3,2,3] 以这两行数据为例,不难直接看出, 预测中预测了 2次1标签,成功1次,1标签预测的准确率率为0.5 ...
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, classification_report y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2] y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1] def get_data(): """ 读取预测结果数据,返回真是label和3类top的预测label ...
在真格量化提供的多个机器学习库中包括scikit-learn,其也简称 sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 Python库之一。 在介绍scikit-learn之前,我们将介绍一些机器学习的基本概念。 机器学习:问题设置 一般来说,一个学习问题通常会考虑已知的一系列的 n 个 样本(比如一个品种的历史价格数据) 数据,然后尝试预测未知数据...
#导入相应的函数库fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.metricsimportcohen_kappa_scorefromsklearn.metricsimportf1_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearnimpo...
from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.grid_search import GridSearchCV import zipfile #压缩节省空间 z=zipfile.ZipFile('ad-dataset.zip') ...
print classification_report(y_true, y_pred) my_preprocess()函数: 主要使用sklearn的preprocessing函数中的normalize()函数,默认参数为l2范式,对特征列进行正则处理。即每一个样例,处理标签,每行的平方和为1. my_feature_selection()函数: 使用sklearn的feature_selection函数中SelectKBest()函数和chi2()函数,若...