machine-learning - 如何使用多类分类通过 scikit-learn 访问每个类的支持量？

Question

我可以使用 scikit-learn 打印分类报告，代码如下:

def predict_and_report_test(self, prediction_model):
    print(prediction_model.algorithm + ' Test')
    prediction_model.model = prediction_model.model.fit(self.X_train,  self.y_train).predict(self.X_test)
    print(classification_report(self.y_test, prediction_model.model,  target_names=None))

这段代码给了我以下输出:

问题是classification_report以字符串形式返回这些信息，所以我的问题是:scikit learn是否提供了任何简单的方法来访问每个类的支持，并且可能将它们存储在一个数组中，以便它们可以用于绘制每个类别的支持度图？

Answer 1

有 precision_recall_fscore_support，这是classification_report 调用的:http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support.html#sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support