在二分类场景中,正标签的召回率称为敏感度(sensitivity),负标签的召回率称为特异性(specificity) fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportclassification_reportfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#鸢尾花数据集iris =load_iris() X=iris...
Sklearn.metrics.classification_report是scikit-learn库中的一个函数,用于生成分类模型的评估报告。它基于真实标签和预测标签之间的比较,提供了一系列评估指标,包括精确度、召回率、F1值和支持度等。 混淆矩阵是分类模型评估中常用的工具,用于可视化分类模型的性能。它是一个二维矩阵,其中行表示真实标签,列表示预测标签。
sklearn.metrics.auc(x, y) x:x的坐标,递增或递减的,即假阳率 y:y的坐标,即真阳率 1.7. classification_report() 构建一个文本报告,展示主要的分类指标 语法 sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, *, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=Fals...
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...
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 ...
2、sklearn.metrics.classification_report的使用 3、混淆矩阵的使用 1、模型评价指标 准确率(accuracy):分对的样本数除以所有的样本数 。 准确率一般用来评估模型的全局准确程度,不能包含太多信息,全面评价一个模型,其中混淆矩阵是一个常用的手段。
sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2) 参数 y_true:1维数组或标签指示数组/离散矩阵,样本实际类别值列表 y_pred:1维数组或标签指示数组/离散矩阵,样本预测类别值列表 labels:数组shape=类别数量,需要在报告中给出的类别名称列表...
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类...
from sklearn.metrics import classification_report # 导入用于生成分类评估报告的函数 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 导入逻辑回归模型 from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入用于拆分数据集的函数 from sklearn.datasets import load_breast_cancer # 导入乳腺癌数据集...
如果您在 jupyter 笔记本中尝试此操作，请使用以下方法确保正确的版本反映在您的笔记本中：import sk...