这是我的代码:
from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
这就是我得到的。
0 1
0 [[102 39]
1 [ 73 29]]
如何打印分数29/(29+39)
,这意味着我的confusiin矩阵的精度?
答案 0 :(得分:2)
你需要的是来自sklearn的classification report
据说它返回:
每个班级的精确度,召回率,F1得分的文本摘要。
这是一个例子:
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))
和输出: