在Sklearn中使用Classification_Report函数

是用于生成分类模型的评估报告的函数。它提供了关于模型性能的详细信息，包括准确率、召回率、F1值和支持度等指标。

分类报告根据每个类别计算了以下指标：

1. 准确率（Precision）：预测为正例的样本中，实际为正例的比例。
2. 召回率（Recall）：实际为正例的样本中，被正确预测为正例的比例。
3. F1值（F1-Score）：准确率和召回率的加权平均值，综合考虑了两者的性能。
4. 支持度（Support）：每个类别在样本中的出现次数。

使用Classification_Report函数的步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.metrics import classification_report

1. 定义真实标签和预测标签：

y_true = [0, 1, 2, 2, 1]
y_pred = [0, 2, 1, 2, 0]

1. 调用classification_report函数并打印结果：

print(classification_report(y_true, y_pred))

输出结果将会是一个包含各个指标的表格，类别名称、准确率、召回率、F1值和支持度都会被列出。

Sklearn中的Classification_Report函数适用于多分类问题，可以帮助我们评估分类模型在每个类别上的性能。它可以帮助我们了解模型在不同类别上的表现，并根据需要进行调整和改进。

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