利用sklearn对多分类的每个类别进行指标评价

缺乏、安全感 2023-06-13 06:29 47阅读 0赞

今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：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）。  
  对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考。  
  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'])
    
    print(t)

输出结果如下：

precision    recall  f1-score   support
    
              北京       0.75      0.75      0.75         4
              上海       1.00      0.67      0.80         3
              成都       0.50      0.67      0.57         3
    
        accuracy                           0.70        10
       macro avg       0.75      0.69      0.71        10
    weighted avg       0.75      0.70      0.71        10

需要注意的是，输出的结果数据类型为str，如果需要使用该输出结果，则可将该方法中的output\_dict参数设置为True，此时输出的结果如下:

> \{‘北京’: \{‘precision’: 0.75, ‘recall’: 0.75, ‘f1-score’: 0.75, ‘support’: 4\},  
> ‘上海’: \{‘precision’: 1.0, ‘recall’: 0.6666666666666666, ‘f1-score’: 0.8, ‘support’: 3\},  
> ‘成都’: \{‘precision’: 0.5, ‘recall’: 0.6666666666666666, ‘f1-score’: 0.5714285714285715, ‘support’: 3\},  
> ‘accuracy’: 0.7,  
> ‘macro avg’: \{‘precision’: 0.75, ‘recall’: 0.6944444444444443, ‘f1-score’: 0.7071428571428572, ‘support’: 10\},  
> ‘weighted avg’: \{‘precision’: 0.75, ‘recall’: 0.7, ‘f1-score’: 0.7114285714285715, ‘support’: 10\}\}

使用confusion\_matrix方法可以输出该多分类问题的混淆矩阵，代码如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
    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']
    print(confusion_matrix(y_true, y_pred, labels = ['北京', '上海', '成都']))

输出结果如下：

[[2 0 1]
     [0 3 1]
     [0 1 2]]

为了将该混淆矩阵绘制成图片，可使用如下的Python代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
    # author: Jclian91
    # place: Daxing Beijing
    # time: 2019-11-14 21:52
    
    from sklearn.metrics import confusion_matrix
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    
    # 支持中文字体显示, 使用于Mac系统
    zhfont=mpl.font_manager.FontProperties(fname="/Library/Fonts/Songti.ttc")
    
    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']
    
    
    classes = ['北京', '上海', '成都']
    confusion = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    
    # 绘制热度图
    plt.imshow(confusion, cmap=plt.cm.Greens)
    indices = range(len(confusion))
    plt.xticks(indices, classes, fontproperties=zhfont)
    plt.yticks(indices, classes, fontproperties=zhfont)
    plt.colorbar()
    plt.xlabel('y_pred')
    plt.ylabel('y_true')
    
    # 显示数据
    for first_index in range(len(confusion)):
        for second_index in range(len(confusion[first_index])):
            plt.text(first_index, second_index, confusion[first_index][second_index])
    
    # 显示图片
    plt.show()

生成的混淆矩阵图片如下：

![生成的混淆矩阵图][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2pjbGlhbjkx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
  本次分享到此结束，感谢大家阅读，也感谢在北京大兴待的这段日子，当然还会再待一阵子~

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