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sklearn (scikit) からの classification_report を使用して、コンマの後にさらに多くの数値を取得できるかどうかを知りたいです。

atm は次のようになります。

         precision    recall  f1-score   support

      1       0.61      0.73      0.67     71194
      2       0.64      0.33      0.43     13877
      3       0.56      0.59      0.57     61591
      4       0.64      0.51      0.57     13187
      5       0.66      0.69      0.67     57530
      6       0.54      0.06      0.11      2391
      7       0.54      0.40      0.46     30223

平均 / 合計 0.60 0.60 0.60 249993

その方法では無理だと思いますが、誰かが同じ考えを持っていたのかもしれません（おそらく）。

それが存在することは知っていsklearn.metrics.precision_scoreますが、classification_report はすべての結果を一度に表示するのに非常に優れた方法です。

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ソースコードによると不可能です。行 819 と 830 を参照してください。フォーマット文字列は にハードコードされてい%0.2fます。本当に必要な場合は、ローカル ファイルで変更するだけですsklearn/metrics/metrics.py。classification_reportさらに良いのは、精度の数値で引数を追加して、それを使用することです。そして、あなたのパッチをプロジェクトに提出してください!

于 2012-12-12T10:30:30.650 に答える