不懂sklearn對多分類的每個(gè)類別進(jìn)行指標(biāo)評價(jià)方法？其實(shí)想解決這個(gè)問題也不難，下面讓小編帶著大家一起學(xué)習(xí)怎么去解決，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。

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對多分類結(jié)果的每個(gè)類別進(jìn)行指標(biāo)評價(jià)，也就是需要輸出每個(gè)類型的精確率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。

我們可以用sklearn來解決，方法并沒有難，我們模擬的數(shù)據(jù)如下：

y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海']
y_pred = ['北京', '上海', '成都', '上海', '成都', '成都', '上海', '成都', '北京', '上海']

其中y_true為真實(shí)數(shù)據(jù)，y_pred為多分類后的模擬數(shù)據(jù)。使用sklearn.metrics中的classification_report即可實(shí)現(xiàn)對多分類的每個(gè)類別進(jìn)行指標(biāo)評價(jià)。

示例的Python代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.metrics import classification_report

y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海']
y_pred = ['北京', '上海', '成都', '上海', '成都', '成都', '上海', '成都', '北京', '上海']

t = classification_report(y_true, y_pred, target_names=['北京', '上海', '成都'])

print(t)

新聞名稱：sklearn對多分類的每個(gè)類別進(jìn)行指標(biāo)評價(jià)方法-創(chuàng)新互聯(lián)
URL網(wǎng)址：http://vcdvsql.cn/article2/ejsoc.html

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