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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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from sklearn.metrics import classification_report の役割

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/05/19 12:00

from sklearn.metrics import classification_report の役割 がよく分かりません。
from sklearn.metrics import classification_report は以下のような

precision recall f1-score support 1 0.62 1.00 0.76 66 2 0.93 0.93 0.93 40 3 0.59 0.97 0.73 67 4 0.47 0.92 0.62 272 5 1.00 0.16 0.28 413 avg / total 0.77 0.57 0.49 858

表を作成するようためのものでしょうか?

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Classification Report
8.19.1.5. sklearn.metrics.classification_report — scikit-learn 0.13.1 documentation
この関数はPrecision、RecallとF値とsupport(正解ラベルのデータの数)を教えてくれます
Precision、Recall、F値は評価に非常によく使われています。
Precision、Recall、F値の説明については以下のURLを参照

F値 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」

投稿2017/05/30 12:26

_Victorique__

総合スコア1392

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