¿Qué significa el número en el informe de clasificación de sklearn?

Question

Tengo un ejemplo que saqué de documentación de sklearn.metrics.classification_report de sklearn.

¿Lo que no entiendo es por qué existen valores f1-score, la precisión y la llamada para cada clase donde creo que clase es la etiqueta predictor? Pensé puntuación f1 indica la precisión del modelo. ¿También, lo que hace la columna de soporte nos dice? No se puede encontrar cualquier información.

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

Answer 1

El f1-score da la media armónica de precisión y recall. Las puntuaciones correspondientes a cada clase le dirá la exactitud de la clasificación en la clasificación de los puntos de datos en esa clase en particular en comparación con todas las otras clases.

El apoyo es el número de muestras de la verdadera respuesta que se encuentran en esa clase.

Usted puede encontrar documentación sobre las dos medidas en el sklearn documentación.

Apoyo - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_fscore_support.html

F1-score - http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.html