Scikit分类报告仅显示两位数的精度和召回率分数。是否可以让它在点后显示 4 位数字,我的意思是用 0.67 代替 0.6783 来显示 0.6783?
from sklearn.metrics import classification_report
print classification_report(testLabels, p, labels=list(set(testLabels)), target_names=['POSITIVE', 'NEGATIVE', 'NEUTRAL'])
precision recall f1-score support
POSITIVE 1.00 0.82 0.90 41887
NEGATIVE 0.65 0.86 0.74 19989
NEUTRAL 0.62 0.67 0.64 10578
另外,我应该担心 1.00 的精度分数吗?谢谢!
我刚刚遇到了这个老问题。确实有可能在classification_report
中拥有更精确的点。你只需要传入一个digits
的参数。
classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names, digits=4)
从文档中:
数字 : 整数 用于格式化输出浮点值的位数
示范:
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))
输出:
precision recall f1-score support
class 0 0.50 1.00 0.67 1
class 1 0.00 0.00 0.00 1
class 2 1.00 0.67 0.80 3
avg / total 0.70 0.60 0.61 5
4位数字:
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names, digits=4))
输出:
precision recall f1-score support
class 0 0.5000 1.0000 0.6667 1
class 1 0.0000 0.0000 0.0000 1
class 2 1.0000 0.6667 0.8000 3
avg / total 0.7000 0.6000 0.6133 5
不,不可能显示更多带有 classification_report
的数字。格式字符串是硬编码的,请参阅此处。
编辑:有更新,见CentAu的答案