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pandas 1.0.3
from sklearn.metrics import classification_report
report = classification_report(y_test, y_pred, output_dict=True)
df = pd.DataFrame(report).transpose()
df.to_csv("result.csv", index= True)是不是很简单，下面是我导出来的一个结果：
补充：sklearn classification_report 输出说明
| svm-rbf | 0.606 | |||
| precision recall f1-score support | ||||
| 0.0 0.56 0.39 0.46 431 | ||||
| 1.0 0.62 0.77 0.69 569 | ||||
| avg / total 0.60 0.61 0.59 1000 | ||||
最后一行是用support 加权平均算出来的，如0.59 = （431*0.46+569*0.69）/ 1000
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