classification_report 和precision_score 有什么关系？答案

【问题标题】：What is the relationship between classification_report and precision_score?classification_report 和precision_score 有什么关系？
【发布时间】：2022-01-03 10:41:17
【问题描述】：

我想使用classification_report，accuracy_score，precision_score， recall_score 和 f1_score评估指数来评估我的机器学习模型。

classification_report有正常输出但是我的precision_score报错了。

from sklearn.metrics import accuracy_score  
from sklearn.metrics import precision_score   
from sklearn.metrics import recall_score      
from sklearn.metrics import f1_score         

print(accuracy_score(y_test,predicted))
print(precision_score(y_test,predicted))
print(recall_score(y_test,predicted))
print(f1_score(y_test,predicted))

ValueError: pos_label=1 is not a valid label. It should be one of ['ham', 'spam']

分类报告：

from sklearn.metrics import classification_report
model_report_test_correct=classification_report(y_test,predicted)
print(model_report_test_correct)

              precision    recall  f1-score   support

     ham       0.96      1.00      0.98      1208
    spam       1.00      0.74      0.85       185

accuracy                           0.96      1393
macro avg      0.98      0.87      0.91      1393
weighted avg   0.97      0.96      0.96      1393

【问题讨论】：

classification_report 有显示标签的选项，而其他 sklearn.metrics 不显示标签。它需要接收 1 和 0 作为标签。

标签： python scikit-learn classification

【解决方案1】：

错误信息非常明确：您需要将pos_label 指定为“ham”或“spam”（精度应分别为 1.00 或 0.96）。

（准确度不会出错，因为它的定义不关心哪个是“正”类，但召回和 f1 也需要指定。）

【讨论】：