python-2.7 – sklearn classification_report,输入来自pandas d
发布时间：2020-12-20 11:58:48 所属栏目：Python 来源：网络整理
导读：我正在尝试运行sklearn.metrics.classification_report,我的数据在Pandas数据帧中. 数据框df_joined看起来像这样,有100行： Timestamp Label Pred2016-10-05 29.75 30.7814302016-10-06 30.35 31.3791462016-10-07 31.59 31.1748242017-02-13 29.63 29.87549
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我正在尝试运行sklearn.metrics.classification_report,我的数据在Pandas数据帧中.
数据框df_joined看起来像这样,有100行： Timestamp Label Pred 2016-10-05 29.75 30.781430 2016-10-06 30.35 31.379146 2016-10-07 31.59 31.174824 2017-02-13 29.63 29.875497 2017-02-14 29.60 29.923161 2017-02-15 30.22 30.257284 2017-02-16 30.12 30.374257 2017-02-17 30.09 30.357196 2017-02-20 31.03 30.971070 2017-02-21 31.05 30.930189 我现在正在尝试打印classification_report print 'Classification Report:','n',sklearn.metrics.classification_report(df_joined[label],df_joined['Pred'] ) 我收到错误：
我一直在尝试使用sklearn.metrics.classification_report(df_joined [label] .values,df_joined [‘Pred’].values),但它会产生相同的错误. 有人知道这是从哪里来的？ 解决方法
我相信classification_report量化了您对数据点标签进行分类/预测的程度,而不是其实际值.标签不能是浮点数,sklearn documentation和
sklearn user guide中的所有示例都使用整数作为标签.
这些参数也暗示了这一点,因为传递1-d数组的替代方法是仅用于标签的特定数组构造. sklearn.metrics.classification_report(y_true,y_pred,labels=None,target_names=None,sample_weight=None,digits=2)
y_true : 1d array-like,or label indicator array / sparse matrix
Ground truth (correct) target values.
y_pred : 1d array-like,or label indicator array / sparse matrix
Estimated targets as returned by a classifier.
...
如果您的数据是整数标签,那么您传递的确切数据帧格式就可以正常工作： # Does not raise an error classification_report(df_joined['Label'].astype(int),df_joined['Pred'].astype(int)) 您可以在Model evaluation: quantifying the quality of predictions中阅读有关sklearn不同模型评估工具的更多信息,并选择一个适合评估分类器的工具. （编辑：李大同） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |