如何显示my mod的评估指标和混淆矩阵

Question

我在做假新闻检测。我真的跌倒了。我已经能够显示准确度分数，但我希望包括其他评估指标（精度分数、F1分数、回忆分数）

这是一个模型，用于在缩放后使用数据集中的特征预测假新闻

 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Ylabels, test_size = 0.2, random_state =42)
 logit = LogisticRegression()
 logit.fit(X_train, y_train)
print("Accuracy Score: ", logit.score(X_test, y_test))

准确度得分：0.926715887393492 精度得分：0.xxxxxxx 召回分数：0.xxxxxxxx F1成绩：0.xxxxxxxxx

混淆矩阵 [[XXXXXXXXXX] [xx xxxxxx]]

Answer 1

首先得到一系列你的预测

 preds = logit.predict(X_test)

然后导入并调用它们上的任何评分函数

from sklearn.metrics import f1_score
f1_score(y_test, preds)

您可以在此处看到许多评分函数的列表：

https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.metrics