不懂sklearn对多分类的每个类别进行指标评价方法？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。

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对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。

我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，我们模拟的数据如下：

y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海']
y_pred = ['北京', '上海', '成都', '上海', '成都', '成都', '上海', '成都', '北京', '上海']

其中y_true为真实数据，y_pred为多分类后的模拟数据。使用sklearn.metrics中的classification_report即可实现对多分类的每个类别进行指标评价。

示例的Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.metrics import classification_report

y_true = ['北京', '上海', '成都', '成都', '上海', '北京', '上海', '成都', '北京', '上海']
y_pred = ['北京', '上海', '成都', '上海', '成都', '成都', '上海', '成都', '北京', '上海']

t = classification_report(y_true, y_pred, target_names=['北京', '上海', '成都'])

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文章题目：sklearn对多分类的每个类别进行指标评价方法-创新互联
标题来源：http://cdweb.net/article/ejsoc.html