从python中的混淆矩阵打印精度 [英] printing the precision from a confusion matrix in python

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本文介绍了从python中的混淆矩阵打印精度的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

这是我的代码:

from sklearn.metrics 导入混淆_矩阵厘米 = 混淆矩阵(y_test,y_pred)

这就是我得到的.

<代码> 0 10 [[102 39]1 [ 73 29]]

我如何只打印分数 29/(29+39),这意味着我的混淆矩阵的精度?

解决方案

你需要的是

Here is my code:

from sklearn.metrics import confusion_matrix

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

This is what I am getting.

       0    1
 0  [[102  39]
 1   [ 73  29]]

How can I just print the fraction 29/(29+39), meaning the precision of my confusiin matrix?

解决方案

what you need is classification report from sklearn .

it's said that it returns:

Text summary of the precision, recall, F1 score for each class.

here is an example :

from sklearn.metrics import classification_report
y_true = [0, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 1]
target =["yes", "no"]
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target))

and the output :

这篇关于从python中的混淆矩阵打印精度的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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