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Python代码示例：使用sklearn库计算分类器的确认率
资料介绍
【资源说明】
这段代码是使用Python语言编写的，用于计算并输出分类器的确认率。首先，代码导入rics模块中的classification_report函数。接着，它假设已有了分类器模型对象和测试集数据，并使用分类器模型对测试集数据进行预测。然后，代码通过混淆矩阵计算了分类器的准确率、精确度和召回率，并将确认率输出到控制台。需要注意的是，这段代码需要替换实际的分类器模型对象和测试集数据，并假设已安装了scikit-learn库。
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| Python代码示例：使用scikit-learn库计算分类器的确认率.docx | 11K |
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