今天想把classification_report的統(tǒng)計(jì)結(jié)果輸出到文件中，我這里分享一下一個(gè)簡潔的方式：

我的pandas版本：

pandas 1.0.3

代碼：

from sklearn.metrics import classification_reportreport = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True)df = pd.DataFrame(report).transpose()df.to_csv('result.csv', index= True)

是不是很簡單，下面是我導(dǎo)出來的一個(gè)結(jié)果：

補(bǔ)充：sklearn classification_report 輸出說明

svm-rbf 0.606 precision recall f1-score support 0.0 0.56 0.39 0.46 431 1.0 0.62 0.77 0.69 569 avg / total 0.60 0.61 0.59 1000

最后一行是用support 加權(quán)平均算出來的，如0.59 = （431*0.46+569*0.69）/ 1000

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持好吧啦網(wǎng)。