# cal_performance

**Repository Path**: chx2333/cal_performance

## Basic Information

- **Project Name**: cal_performance
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-11-19
- **Last Updated**: 2023-11-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# cal_performance
​	计算模型常见性能指标，例如：accuracy precision recall f1 mcc balance auc。

## 食用方法

1. 安装sklearn，以及openpylx

2. 点击main函数进行运行

   参数说明：

   | 字段             | 类型   | 说明                              |
   | ---------------- | ------ | :-------------------------------- |
   | CLASSIFIER_MODEL | list   | 模型名称(当前仅支持sklearn中模型) |
   | XLSX_HEADER      | list   | xlsx文件表头列表                  |
   | XLSX_FILE        | string | xlsx文件保存路径                  |
   |                  |        |                                   |

```python
if __name__ == '__main__':
    CLASSIFIER_MODEL = ["random_forest","naive_bayes"]
    XLSX_HEADER = ["model_name","classifier_name","test_size","random_state","accuracy","precision","recall","f1","mcc","balance"]
    XLSX_FILE = "./results/record.xlsx"
    create_xlsx_data(file_path=XLSX_FILE,xlsx_header=XLSX_HEADER)
    data,target = load_iris(return_X_y=True)
    model_train(
        classifier_model_list=CLASSIFIER_MODEL,
        data=data,
        target=target,
        record_fn=xlsx_add_data,
        record_file_path=XLSX_FILE,
        epoch=10
    )
```

​	 当前仅支持输出信息到xlsx文件当中，如需修改输入信息，可以直接tp /data/classifier_model下方，修改get_xlsx_data函数。