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) 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 sklearn库中classification_report中的“Support”是什么support是每个类别中的样本数量。在您的示例...
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...
载入数据文件 importnumpyasnpdatafile_name='dataset.txt'x=np.loadtxt(datafile_name) 鸢尾数据集OneR算法 importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromcollectionsimportdefaultdictfromoperatorimportitemgetterfromsklearn.metricsimportclassification_reportimportrandomfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_sp...
#导入相应的函数库fromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.metricsimportprecision_scorefromsklearn.metricsimportconfusion_matrixfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.metricsimportcohen_kappa_scorefromsklearn.metricsimportf1_scorefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearnimpo...
sklearn.metrics.classification_report(y_true,y_pred,target_names=None) y_true: 真实目标值 y_pred: 估计器预测目标值 target_names: 目标类名称 return: 每个类别精准率与召回率 5,代码 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split ...
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.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(testY, predictions, target_names=dataset.target_names)) 4.2 图像数据建模 类似的过程对三场景图像数据集构建代码image_classifier.py: # 导入工具库 fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder fromPILimportImage fromimutilsimportpaths ...