基于2列计算召回率@ 10

问题描述

我有一个像波纹管这样的数据框：

actual             predicted
[A]                [A,B,C,D] 
[F]                [F,E]
[D]                [A,C]

我转换为列表如下：

actual = test.actual.values.tolist()
predicted = test.predicted.values.tolist()

然后我尝试整理清单并计算召回率

correct_flat = [item for sublist in actual for item in sublist]
predicted_flat = [item for sublist in predicted for item in sublist]

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(correct_flat,predicted_flat))


ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [10,81]

请让我知道如何解决此问题。

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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