你需要调用metrics.classification_report函数,并传入真实标签y_test和预测标签y_pred。 设置digits参数: 在classification_report函数中,通过设置digits参数为4来保留四位小数。 输出或保存分类报告: 将经过格式化的分类报告输出到控制台或保存到文件中。 下面是具体的代码示例: python from sklearn.metrics import classif...
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...
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...
Python里边的classification_report打印出来的数据是什么意思？precision 是查准率/准确率（各书本叫法不一）...
from sklearn.metrics import classification_report y_pred = nb.predict(X_test) print('accuracy %s' % accuracy_score(y_pred, y_test)) print(classification_report(y_test, y_pred,target_names=my_tags)) 可以看到,准确率约为74% 线性支持向量机 Linear Support Vector Machine ...
2. 机器学习classification_report方法及precision精确率和recall召回率 说明(28935) 3. SQL Server 字段类型 decimal(18,6)小数点前是几位?记一次数据库SP的BUG处理(20902) 4. jquery datatables 学习笔记(5740) 5. SQL执行一次INSERT INTO查询,插入多行记录(5538) 评论排行榜 1. C# 泛型使用笔记(28...
clf = svm.SVC(kernel='rbf', gamma=0.7, C = 1.0).fit(X_train, y_train) y_predicted = clf.predict(X_test) # performance print "Classification report for %s" % clf print print metrics.classification_report(y_test, y_predicted)
use_sparse_cube=False, find_splits_in_parallel=True, prune_cp=0, row_selection=None, transforms=None, transform_objects=None, transform_function=None, transform_variables=None, transform_packages=None, blocks_per_read=1, report_progress=2, verbose=0, compute_context=None, xdf_compression_lev...
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 ...