使用sklearn.metrics中的classification_report即可实现对多分类的每个类别进行指标评价。 示例的Python代码如下: 代码语言:javascript 复制 #-*-coding:utf-8-*-from sklearn.metricsimportclassification_report y_true=['北京','上海','成都','成都','上海','北京','上海','成都','北京','上海']y_pred=[...
>>> from sklearn.metrics import classification_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)) precision recall f1...
classification_report函数构建了一个文本报告,用于展示主要的分类metrics。 下例给出了一个小示例,它使用定制的target_names和对应的label: >>>fromsklearn.metricsimportclassification_report>>>y_true = [0,1,2,2,0]>>>y_pred = [0,0,2,2,0]>>>target_names = ['class 0','class 1','class 2'...
针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification。 1.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别。 2.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块。 无...
classification_report:分类报告 precision_recall_fscore_support:计算精确度、召回率、f、支持率 jaccard_similarity_score:计算jcaard相似度 hamming_loss:计算汉明损失 zero_one_loss:0-1损失 hinge_loss:计算hinge损失 log_loss:计算log损失 其中,F1是以每个类别为基础进行定义的,包括两个概念:准确率(precision)和...
from sklearn.metrics import classification_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)) ...
这是我的代码,并在导致错误的行上添加了注释: from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold, cross_val_score from sklearn import grid_search from sklearn.metrics import classification_report import multiprocessing from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sk 浏览1...
classification_report:分类报告 precision_recall_fscore_support:计算精确度、召回率、f1 jaccard_similarity_score:计算jcaard相似度 hamming_loss:计算汉明损失 hinge_loss:计算hinge损失 zero_one_loss:0-1损失 log_loss:计算log损失 回归结果度量 explained_varicance_score:可解释方差的回归评分函数 ...
f1_score(y_test,y_pred_1,average='micro')# 4、模型报告print(classification_report(y_test,y_pred,digits=4))# 保存模型joblib.dump(lr_clf,'./model/lr_clf.pkl') 模型(分类器) lightgbm 说明:树的输出本身就可以是多分类,应该是操作最简单的,构建样本时需要原始label即可...
fromsklearn.metricsimportclassification_report #使用逻辑斯蒂回归墨香自带的评分函数score获得模型在测试集上的准确性结果 print('Accuracy of LR Classifier:',lr.score(X_test,y_test)) #使用classificaion_report模块获得LogisticRegression其他三个指标的结果 ...