小编new*_*ie1的帖子

我有一本字典：

{'DATE': 65,
 'ORG': 93,
 'PERSON': 62,
 'GPE': 18,
 'PRODUCT': 18,
 'FAC': 4,
 'CARDINAL': 50,
 'ORDINAL': 15,
 'NORP': 10,
 'MONEY': 3,
 'PERCENT': 2,
 'TIME': 5,
 'LOC': 5,
 'QUANTITY': 2}

我想要的只是将其绘制在饼图中，显示这些项目的百分比分布。我该如何绘制这个？？？

我在这里尝试了解决方案：尝试根据下面的数据创建饼图和条形图

所以我使用在那里发布的代码作为解决方案：

amount_of_TP_ner_tags # this is the dictionary I want to plot. see above

# dont use values inside a list as column values for a dataframe
browser2 = {}
[browser2.update({key : val[0]}) for key, val in amount_of_TP_ner_tags.items()]

x = pd.Series(browser2)
y = pd.Series.sort_values(x)
z = pd.DataFrame(y) …

我想计算我的模型的 F1 分数。但我收到警告并得到 0.0 F1 分数，但我不知道该怎么办。

这是源代码：

def model_evaluation(dict):

    for key,value in dict.items():

        classifier = Pipeline([('tfidf', TfidfVectorizer()),
                         ('clf', value),
    ])
        classifier.fit(X_train, y_train)
        predictions = classifier.predict(X_test)
        print("Accuracy Score of" , key ,  ": ", metrics.accuracy_score(y_test,predictions))
        print(metrics.classification_report(y_test,predictions))
        print(metrics.f1_score(y_test, predictions, average="weighted", labels=np.unique(predictions), zero_division=0))
        print("---------------","\n")


dlist =  { "KNeighborsClassifier": KNeighborsClassifier(3),"LinearSVC":
    LinearSVC(), "MultinomialNB": MultinomialNB(), "RandomForest": RandomForestClassifier(max_depth=5, n_estimators=100)}

model_evaluation(dlist)

这是结果：

Accuracy Score of KNeighborsClassifier :  0.75
              precision    recall  f1-score   support

not positive       0.71      0.77      0.74        13
    positive       0.79      0.73      0.76        15

    accuracy                           0.75        28
   macro avg …