python - sklearn.metric classification_report 的精度

Question

我想知道是否有可能在 sklearn (scikit) 的 classification_report 逗号后获得更多数字。

atm 它看起来像这样:

         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

avg / total 0.60 0.60 0.60 249993

我不认为这种方法可行，但也许有人有同样的想法(可能)。

我知道 sklearn.metrics.precision_score 存在，尽管 classification_report 是一次显示所有结果的好方法。

Answer 1

根据 source code 不可能.参见第 819 和 830 行，格式字符串被硬编码为 %0.2f。如果你真的想要它，只需在你的本地文件 sklearn/metrics/metrics.py 中更改它。更好的是，将参数添加到 classification_report 并使用精确数字。并将你的补丁提交给项目!