Makine Öğrenmesi - Sınıflandırma İçin Model Değerlendirmesi
Classification Report (Sınıflandırma Raporu)
Yazar:
Enes ASAN
Yayın tarihi :16-Oca-22
Classification Report (Sınıflandırma Raporu), sınıflandırma modeli için Precision score(Kesinlik skoru), Recall score(Geri çağırma skoru) ve F-1 score değerlerini bir arada görüntülemek için kullanılır.
Kullanabilmek için kütüphanesinin içeri aktarılması gerekmektedir.
from sklearn.metrics import classification_report
Söz dizimi: classification_report(y_true, y_pred, *, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False, zero_division='warn')
- y_true, gerçek değerlerin olduğu listeyi temsil eder.
- y_pred, tahmin edilen değerlerin olduğu listeyi temsil eder.
Örnek-1: X ve y adında iki liste oluşturalım. X değerleri gerçek olan liste, y değerleri de x değerlerine göre tahmin edilen liste değerlerinden oluşsun. Bu listelerin "Sınıflandırma Raporu" değerlerini inceleyelim.
#gerçek değerler
x=[1,1,0,0,0,1,1,0,0,0]
#tahmin edilen değerler
y=[1,0,1,0,0,0,1,1,0,0]
#print içerisinde yazmak daha düzenli hale getirecektir.
print(classification_report(x,y))
Çıktı:
precision recall f1-score support 0 0.67 0.67 0.67 6 1 0.50 0.50 0.50 4 accuracy 0.60 10 macro avg 0.58 0.58 0.58 10 weighted avg 0.60 0.60 0.60 10