今天想把classification_report的統(tǒng)計結果輸出到文件中，我這里分享一下一個簡潔的方式：
我的pandas版本：
pandas 1.0.3
代碼：
from sklearn.metrics import classification_report
report = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True)
df = pd.DataFrame(report).transpose()
df.to_csv("result.csv", index= True)
是不是很簡單，下面是我導出來的一個結果：
補充：sklearn classification_report 輸出說明
| svm-rbf |
0.606 |
| precision recall f1-score support |
| 0.0 0.56 0.39 0.46 431 |
| 1.0 0.62 0.77 0.69 569 |
| avg / total 0.60 0.61 0.59 1000 |
最后一行是用support 加權平均算出來的，如0.59 = （431*0.46+569*0.69）/ 1000
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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