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python - 打印包含每个查询的准确率、精确度、召回率和 F1 分数的字典

问题描述

我有一个示例数据集如下。所有的特征都是分类的，标签是 0 和 1 的二进制。

我将决策树应用于分类问题。问题是如何为query_results评估集中的每个查询打印包含准确度、精确度、召回率和 F1 分数的字典命名为{'query1':{'accuracy':value,'precision':value,...},'query2':{...}}

预期结果：

{'query1':{'accuracy':value,'precision':value,...},'query2':{...}}

{"t-shirt": 'accuracy': 90% ,'precision':91%, "recall" : 90%, "F1_score" :90%  
shoes : 'accuracy': 90% ,'precision':91%, "recall" : 90%, "F1_score" :90%  
skirt : 'accuracy': 80% ,'precision':91%, "recall" : 90%, "F1_score" :90%
..  }

    query   price       product silhouette          brand   color   upper_material  pattern label
1   t-shirt low.        shoe    backless_slipper    Guess   schwarz   Kunststoff    unifarben   1
2   t-shirt low         shoe    backless_slipper    Tommy   red       Textil        gestreift   1

标签： pythondictionaryscikit-learndecision-tree

解决方案

dictionary = {"query1": {"Accuracy": "90", "Precision": "91", "Recall": "90"}, "query2": {"Accuracy": "90", "Precision": "94", "Recall": "90"}}
print(query1+' '+str(dictionary.get('query1')))

这是一个常见的代码，可以循环它以获得更多值。我已经为此设置了一个静态值。对于动态你可以设置一个变量。

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