“Relatório de classificação Sklearn” Respostas de código

from sklearn.metrics import classification_report

target_names = ['first_value_y','second_value_y'] # target values

# Print classification report after a train/test split:
print(classification_report(y_test, y_pred, target_names=target_names))

>>> from sklearn.metrics import classification_report
>>> y_true = [0, 1, 2, 2, 2]
>>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 1]
>>> target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']
>>> print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
              precision    recall  f1-score   support

     class 0       0.50      1.00      0.67         1
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    accuracy                           0.60         5
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>>> y_pred = [1, 1, 0]
>>> y_true = [1, 1, 1]
>>> print(classification_report(y_true, y_pred, labels=[1, 2, 3]))
              precision    recall  f1-score   support

           1       1.00      0.67      0.80         3
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weighted avg       1.00      0.67      0.80         3

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