python - sklearn.metric 分类报告的精度

Question

我想知道是否有可能在 sklearn (scikit) 中使用分类报告的逗号后获得更多数字。

自动取款机看起来像这样：

         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

平均/总计 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，尽管分类报告是一次显示所有结果的好方法。

Answer 1

根据源代码不可能。请参见第 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中更改它sklearn/metrics/metrics.py。更好的是，添加一个classification_report带有精度数字的参数并使用它。并将您的补丁提交给项目！