分類レポートの正解率
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.metrics import classification_report
r = classification_report([0, 1, 1], [0, 1, 0], output_dict=True)
print(round(r["accuracy"], 3))- A
0.667 - B
0.5 - C
1.0 - D
0.333
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正解：A
classification_report は、クラスごとの適合率・再現率・F値・件数（support）と、全体の正解率を表示する。output_dict=True で辞書として取得できる。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.metrics import classification_re…` | — |
| 2 | `r = classification_report([0, 1, 1], [0, 1, 0…` | r = {'0': {'precision': 0.5, 'recall': 1.0,… |
| 3 | `print(round(r["accuracy"], 3))` | r = {'0': {'precision': 0.5, 'recall': 1.0,… |
| 結果 | 実際の出力 | 0.667 |
- A
正しい。3 件中 2 件が正解で、正解率は約 0.667。
- B
誤り。3 件中 2 件が正解。
- C
誤り。1 件は誤り。
- D
誤り。誤りの割合。
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