Cri*_*a23 6 python classification machine-learning svm scikit-learn
Scikit分类报告仅显示两位数的精确度和召回分数.是否有可能使它在点后显示4位数,我的意思是代替0.67显示0.6783?
from sklearn.metrics import classification_report
print classification_report(testLabels, p, labels=list(set(testLabels)), target_names=['POSITIVE', 'NEGATIVE', 'NEUTRAL'])
precision recall f1-score support
POSITIVE 1.00 0.82 0.90 41887
NEGATIVE 0.65 0.86 0.74 19989
NEUTRAL 0.62 0.67 0.64 10578
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
另外,我应该担心精度得分为1.00吗?谢谢!
Cen*_*tAu 18
我刚刚遇到了这个老问题.确实可以有更多的精确点classification_report.你只需要传递一个digits参数.
classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names, digits=4)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
从文档:
digits:int格式化输出浮点值的位数
示范:
from sklearn.metrics import classification_report
y_true = [0, 1, 2, 2, 2]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 1]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
输出:
precision recall f1-score support
class 0 0.50 1.00 0.67 1
class 1 0.00 0.00 0.00 1
class 2 1.00 0.67 0.80 3
avg / total 0.70 0.60 0.61 5
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
有4位数字:
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names, digits=4))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
输出:
precision recall f1-score support
class 0 0.5000 1.0000 0.6667 1
class 1 0.0000 0.0000 0.0000 1
class 2 1.0000 0.6667 0.8000 3
avg / total 0.7000 0.6000 0.6133 5
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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