Calcul de la précision à partir de la précision, rappel, f1-score - scikit-learn

Question

J'ai fait une énorme erreur. J'ai imprimé sortie scikit-learn précision svm comme:

str(metrics.classification_report(trainExpected, trainPredict, digits=6)) 

Maintenant je dois calculer la précision de la sortie suivante:

   precision recall f1-score support 

1    0.000000 0.000000 0.000000  1259 
2    0.500397 1.000000 0.667019  1261 
avg/total 0.250397 0.500397 0.333774  2520 

Est-il possible de calculer la précision de ces valeurs? PS: Je ne veux pas passer une autre journée pour obtenir les sorties du modèle. Je viens de réaliser cette erreur, je l'espère, je n'ai pas besoin de recommencer depuis le début.

Answer 1

Pas besoin de passer plus de temps dessus. Le metricsmodule a tout ce dont vous avez besoin et vous avez déjà calculé les valeurs prédites. C'est un changement d'une ligne.

print(metrics.accuracy_score(trainExpected, trainPredict)) 

Je suggère que vous passiez un peu de temps à lire la page liée pour en savoir plus sur l'évaluation des modèles en général.

Je pense que vous avez un plus gros problème à portée de main - vous avez des valeurs prédites nulles pour votre classe 1, malgré des classes équilibrées. Vous avez probablement un problème avec vos données, votre stratégie de modélisation ou votre code.