访问classification_report - sklearn中的数字

在sklearn中，classification_report是一个用于评估分类模型性能的函数。它为每个类别提供了准确率、召回率、F1值和支持数等指标。该函数的使用方法如下：

from sklearn.metrics import classification_report

# 假设y_true为真实标签，y_pred为预测标签
print(classification_report(y_true, y_pred))

该函数的输出包含了以下几个指标：

1. 准确率（Precision）：预测为正样本的样本中，真正为正样本的比例。即TP / (TP + FP)。
2. 召回率（Recall）：真正为正样本的样本中，被预测为正样本的比例。即TP / (TP + FN)。
3. F1值：综合考虑准确率和召回率的指标，是准确率和召回率的调和平均值。即2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)。
4. 支持数：每个类别的样本数量。

这些指标可以帮助我们评估模型的分类性能和识别模型在不同类别上的表现。根据不同的场景，我们可以根据需要选择不同的指标进行优化。

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