支持 = 'None'

Question

使用下面的代码，我得到 precision、recall 和 F scores 的值，但我得到 None 的 support

import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
ytrue = np.array(['1', '1', '1', '1', '1','1','1','1','0'])
ypred = np.array(['0', '0', '0', '1', '1','1','1','1','0'])
precision_recall_fscore_support(ytrue, ypred, average='weighted')

输出：

(0.91666666666666663, 0.66666666666666663, 0.72820512820512828, None)

我检查了 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support.html 但我发现有点不清楚为什么是 None

问题：

为什么我的输出中 support 等于 None？
如何获得非None输出？

Answer 1

支持没有错...支持，同时提供average。文档对此有点神秘，看看 implementation

Answer 2

Why is support equal to None in my output?

如果提供了 average 的值，则返回 None 以获得支持

How do I get a non-None output?

不要为 average 提供值。如果您仍想使用 weighted 并需要支持，只需执行类似

的操作

> from sklearn.metrics import confusion_matrix
> np.sum(confusion_matrix(ytrue, ypred), axis=1)
array([1, 8])

支持 = 'None'

Support = 'None'

python

classification

scikit-learn

precision-recall