如何从Sklearn分类报告中返回精确度，召回率和F1分数的平均分数？

Question

我使用Sklearn计算精确度，召回率和F1分数，得到如下结果：

               precision    recall  f1-score   support

          0       0.82      0.87      0.84      2517
          1       0.86      0.81      0.83      2483

avg / total       0.84      0.84      0.84      5000

我试过这段代码：

 print("precision_score: ",precision_score(test_y, predicted))
 print("recall_score: ",recall_score(test_y, predicted))
 print("f1_score: ",f1_score(test_y, predicted))

它显示标签1的p，r和f1。

 precision_score:  0.857692307692
 recall_score:  0.808296415626
 f1_score:  0.832262077545

但我怎样才能返回avg / total的值？

Answer 1

记录在案here in the classification_report page：

  

报告的平均值是一个流行加权的宏观平均值   类（相当于precision_recall_fscore_support的   平均=＆＃39;加权＆＃39;。）

为了获得平均分，你可以做到：

precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(test_y, predicted, 
                                                          average='weighted')