Модель классификации: Как проверить оценку каждой классификации

Question

Я использую RandomForestClassifier для классификации моих данных на 2 типа - 0 или 1. В настоящее время я использую приведенный ниже код и получаю общую оценку всех данных тестирования. То, что я хотел бы сделать, это получить отдельные оценки для данных типа 0 и типа 1. Любая помощь приветствуется!

X = features_enc
Y = np.asarray(df[target_column])


x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.33, random_state=42)

random.seed(100)
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf.fit(x_train, y_train)

score = rf.score(x_test, y_test)

print(score)

Answer 1

Вы можете импортировать следующее из sklearn:

from sklearn.metrics import classification_report

Это даст вам все возможные результаты:

# --snip--

predicted = rf.predict(x_test)
print(classification_report(y_test, predicted))

Это должно напечатать хорошо отформатированную оценку. См. документы для получения дополнительной информации