sklearn - classification_report

classification_report:用于显示分类指标的文本报告

classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2)

参数解释:

  • y_true : 1维度数组,或者标签指示器/稀疏矩阵 , 目标值
  • y_pred : 1维数组,或者标签指示器/稀疏矩阵 , 分类器返回的估计值
  • labels: array , shape = [n_labels] , 报告中包含的标签索引的可选列表
  • target_names : 字符串列表,与标签匹配的可选显示名称
  • sample_weight : 样本权重
  • digits : int , 输入浮点值的精度

生成结果报告图解释:

sklearn - classification_report

  • precision、recall、f1-score分别代表每一个类别的精确度、召回率、 F 1 F_{1} F1​值
  • support:表示每一类标签在y_true出现的次数
  • accuracy:正确分类的比率

precision、recall、f1-score:

  • precision (精确度):针对每一类中,预测正确的个数,占全部预测为正确的比例
  • recall(召回率):针对每一类中,预测正确的个数,占这一类总共个数的比例
  • f1-score : precision 和 recall的调和平均数, f 1 = 2 P × R P + R f_{1}=2 \frac{P \times R}{P+R} f1​=2P+RP×R​ ,f1值为1时达到最佳值,即精确度和召回率最佳,f1最差为0
  • macro avg:所有标签结果的平均值
  • weighted avg : 所有标签结果的加权平均值 ,权重为support值
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