分类报告 scikit - Python

Scikit-learn是一个流行的Python库，提供了一系列用于机器学习的工具和算法。分类报告是其中一个用于评估分类模型的工具。

什么是分类报告？

分类报告是一种用于评估分类模型性能的工具，可以用来评估模型的准确度（accuracy）、精确度（precision）、召回率（recall）和F1分数（F1-score）等指标。分类报告可以提供一个全面的性能评估，对于选择最佳模型和调整模型参数非常有用。

分类报告的使用

在Scikit-learn中，可以使用classification_report函数来生成分类报告。 这个函数需要三个参数：

• y_true: 真实标签
• y_pred: 预测标签
• target_names: 不同类别的标签名称。

from sklearn.metrics import classification_report

y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']

print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))

输出结果如下：

              precision    recall  f1-score   support

     class 0       0.67      1.00      0.80         2
     class 1       0.00      0.00      0.00         2
     class 2       0.50      1.00      0.67         2

    accuracy                           0.57         6
   macro avg       0.39      0.67      0.49         6
weighted avg       0.39      0.57      0.44         6

上面的分类报告输出了每个类别的准确度、精确度、召回率和F1分数，以及总体的准确度、宏平均（macro-average）和加权平均（weighted-average）。

宏平均是在所有类别上计算指标的平均值，每个类别的权重相同。而加权平均则是带有权重的平均值，每个类别的权重取决于样本数量。

结论

Scikit-learn中的分类报告是一个实用工具，可以用于评估分类模型的性能指标。它可以提供有关模型性能的详细信息，从而帮助您选择最佳模型并优化您的算法的参数。