Scikit 分类报告 - 更改显示结果的格式答案

【问题标题】：Scikit classification report - change the format of displayed resultsScikit 分类报告 - 更改显示结果的格式
【发布时间】：2014-03-28 03:51:39
【问题描述】：

Scikit 分类报告将仅显示两位数的精度和召回分数。是否有可能让它在点后显示 4 位数字，我的意思是而不是 0.67 来显示 0.6783？

 from sklearn.metrics import classification_report
 print classification_report(testLabels, p, labels=list(set(testLabels)), target_names=['POSITIVE', 'NEGATIVE', 'NEUTRAL'])
                     precision    recall  f1-score   support

         POSITIVE       1.00      0.82      0.90     41887
         NEGATIVE       0.65      0.86      0.74     19989
         NEUTRAL        0.62      0.67      0.64     10578

另外，我应该担心 1.00 的精度分数吗？谢谢！

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn classification svm

【解决方案1】：

我刚刚遇到了这个老问题。在classification_report 中确实可以有更多的精度点。你只需要传入一个digits 参数。

classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names, digits=4)

来自documentation：

数字：整数格式化输出浮点值的位数

演示：

from sklearn.metrics import classification_report
y_true = [0, 1, 2, 2, 2]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 1]
target_names = ['class 0', 'class 1', 'class 2']

print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))

输出：

       precision    recall  f1-score   support

    class 0       0.50      1.00      0.67         1
    class 1       0.00      0.00      0.00         1
    class 2       1.00      0.67      0.80         3

avg / total       0.70      0.60      0.61         5

4位数字：

print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names, digits=4))

输出：

             precision    recall  f1-score   support

    class 0     0.5000    1.0000    0.6667         1
    class 1     0.0000    0.0000    0.0000         1
    class 2     1.0000    0.6667    0.8000         3

avg / total     0.7000    0.6000    0.6133         5

【讨论】：

【解决方案2】：

不，classification_report 不能显示更多数字。格式字符串是硬编码的，见here。

编辑：有更新，请参阅 CentAu 的回答

【讨论】：

感谢您的回复。确实很有用！