Tengo a continuación un ejemplo que extraje de la documentación de sklearn.metrics.classification_report de sklearn.
Lo que no entiendo es por qué hay valores de puntaje f1, precisión y recuperación para cada clase donde creo que la clase es la etiqueta del predictor. Pensé que el puntaje f1 te dice la precisión general del modelo. Además, ¿qué nos dice la columna de soporte? No pude encontrar ninguna información sobre eso.
print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
precision recall f1-score support
class 0 0.50 1.00 0.67 1
class 1 0.00 0.00 0.00 1
class 2 1.00 0.67 0.80 3
avg / total 0.70 0.60 0.61 5
avg / total
? No parece coincidir con la columna significa ... ¿Cómo se calcula y qué significa?(0.50*1 + 0.0*1 + 1.0*3)/5 = 0.70
. El total es solo para soporte total, que es 5 aquí.