模型是四分类，但是输出的classification_report只有两个类是为什么呢
模型是四分类，但是输出的classification_report只有两个类
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python收藏家 2021-09-14 10:57关注训练数据是不是都包含这四个分类？ 还是就是测试的数据就不均衡？
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- 2021-09-13 19:36回答 1 已采纳 训练数据是不是都包含这四个分类？ 还是就是测试的数据就不均衡？
- 2020-06-23 11:19回答 2 已采纳 传的数据格式不对,不能直接传tensor对象给numpy,起码转换成list
- 2022-11-20 22:23回答 1 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，已经为您补发到账户，我们后续会持续优化，扩大我们的服务范围，为您带来更好地服务。
- 2022-02-11 23:46侯小啾的博客 python机器学习classification_report()函数 输出模型评估报告
- 2022-11-13 22:00回答 1 已采纳 我复现了你的问题，是matplotlib版本问题，你的版本太高了。我测试的另一个版本3.3.4可以显示结果。 3.3.4可以显示。3.5.0不能显示
- 2021-08-29 06:29回答 2 已采纳 一共是7个人的图片是超过了70张，你打印一下这些人的图片数量： target = pd.DataFrame(Y) print(target.value_counts()) 输出结果为：3 53
- 2022-04-02 21:52回答 1 已采纳 这里感觉是y_test, test_result的类型不一致，之前fit时y_train已转为'int'类型，因此test_result也为'int'类型，而y_test大概不是'int'类型。建议可
- 2018-06-05 22:45CAFFE009的博客 classification_report用来分析不同类别的准确率，召回率，F1值等，从而便于按照类别查看准确率、召回率。一.首先介绍下精确率和召回率精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正...
- 2022-04-19 11:36回答 1 已采纳 现成的参数不一定合适，你需要大量的调参工作
- 2022-04-30 06:20
Classification metrics can't handle a mix of multilabel-indicator and continuous-multioutput targets
dnn
python
有问必答
深度学习
回答 2 已采纳 sklearn的classification metrics只接受binary的targets，所以你需要确保ytest_count,和predictions中的元素都是0或1的array。 - 2022-09-18 17:37回答 1 已采纳 import re p = re.compile(r'[,.]|\sof\s|\sis\s|\sin\s|\sand\s|\sa\s|\san\s|\sthe\s') s = 'Natural sce
- 高斯小哥的博客 深度剖析sklearn.metrics中的classification_report函数，助您轻松评估分类模型性能！从精确率到召回率，从F1分数到支持数，一网打尽！ 通过实战案例，教您如何运用该函数优化模型，提升分类效果。更有模型选择秘籍...
- 2022-07-19 10:12 python使用model.compile方法的时候，遇到AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'compile'这个问题
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深度学习
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回答 3 已采纳 别人的好像和你的不太一样 https://blog.csdn.net/weixin_43669978/article/details/120914852
- 2023-07-06 02:16陈修一的博客 最近完成一个工作，就基于一些表格化的数据进行机器学习分类。由于分类是研究中的关键步骤，所以首先要...本文要实现的东西很简单，在于：对多个模型进行k折交叉验证，并且对输出每一fold和每个模型的总体评价指标。
- 2020-01-31 20:42Famidlistimo的博客 sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度，召回率，F1值等信息。 主要参数: y_true：1维数组，或标签指示器数组/稀疏矩阵，目标值。 y_pred：1维数组，或...
- 2021-07-09 14:24Eastmount的博客 分类（Classification）属于有监督学习（Supervised Learning）中的一类，它是数据挖掘、机器学习和数据科学中一个重要的研究领域。分类模型类似于人类学习的方式，通过对历史数据或训练集的学习得到一个目标函数，...
- 2020-01-12 12:15RikkaTakanashi的博客 关于sklearn.metrics.classification的说明，不少博客都是列几行代码再说一下precision,recall,F1-score定义就完事儿，实在是难以理解其用法，...from sklearn.metrics import classification_report y_true =np....
- 2020-12-06 03:20weixin_39787606的博客 我在Scikit Learn中做一个多类文本分类。数据集正在使用具有数百个标签的多项式朴素贝叶斯分类器进行训练。以下是Scikit学习脚本的摘录，用于拟合MNB模型from __future__ import print_function# Read **`file.csv`*...
- 2024-01-16 16:29阡之尘埃的博客 构建了['MLP', 'CNN', 'RNN', 'LSTM', 'GRU', 'TextCNN', 'Attention', 'Transformer', ']” 等14种模型，做新闻的文本主题预测。
- 2023-03-22 15:17statistics.insight的博客 python使用逻辑回归模型构建多分类模型（预测标签为0,1,2，多分类）、输出多分类模型的classification_report以及混淆矩阵（包含归一化的混淆矩阵）
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