如何用sklearn对多分类任务中各类别执行具体指标评估？

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今天晚上，作者接到客户的一个需求，那就是对多分类结果的每个类别进行指标评价，包括每个类别的精确率（precision）、召回率（recall）以及F1值。

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。