Sklearn分类报告支持值(每类样本数)错误

Sklearn分类报告是机器学习领域中常用的评估模型性能的工具之一。它提供了对分类模型在每个类别上的预测结果进行详细分析的能力。在分类报告中，"支持值"表示每个类别在测试集中的样本数量，而"错误"表示模型在预测该类别时出现的错误数量。

分类报告的主要优势在于它能够提供对模型在不同类别上的性能进行全面评估的能力。通过查看每个类别的精确度、召回率、F1分数等指标，我们可以了解模型在不同类别上的表现情况。这有助于我们判断模型是否在某些类别上存在偏差或者过拟合的问题。

Sklearn提供了丰富的分类报告功能，可以通过调用classification_report函数来生成报告。在报告中，每个类别的支持值和错误数量会被列出，并且会计算出该类别的精确度、召回率、F1分数等指标。此外，报告还会给出整体的加权平均值和宏平均值，以便综合评估模型的整体性能。

对于Sklearn分类报告支持值(每类样本数)错误的问题，可以通过以下步骤来解决：

1. 导入必要的库和模块：

from sklearn.metrics import classification_report

1. 准备真实标签和预测标签：

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

1. 生成分类报告：

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

输出结果如下：

              precision    recall  f1-score   support

           0       0.67      1.00      0.80         2
           1       0.00      0.00      0.00         2
           2       0.00      0.00      0.00         2

    accuracy                           0.33         6
   macro avg       0.22      0.33      0.27         6
weighted avg       0.22      0.33      0.27         6

在这个例子中，我们有3个类别（0、1、2），每个类别有2个样本。分类报告显示了每个类别的支持值（每类样本数）和错误数量。例如，类别0有2个样本，预测全部正确，所以支持值为2，错误数量为0。而类别1和类别2的预测都是错误的，所以它们的支持值为2，错误数量也为2。

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