python - sklearn.metricclassification_report 的精度

Question

我想知道是否可以使用sklearn(scikit)的classification_report在逗号后获得更多数字。

atm 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

我认为这种方法不可能，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。请参阅第 819 行和第 830 行，格式字符串被硬编码为 %0.2f。如果您确实想要它，只需在本地文件 sklearn/metrics/metrics.py 中更改它即可。更好的是，向 classification_report 添加一个带有精度数字的参数并使用它。并将您的补丁提交到项目!