Python 多标签文本分类的分类报告？

我正在研究多标签文本分类。 我试图打印机器学习的分类报告，但它只打印每个类。 我怎样才能得到所有班级的分类报告？ 这部分代码

此代码用于标签

categories = list(data_raw.columns.values)
categories = categories[1:]

评价：

def modelEvaluation(predictions, y_test_set):
    print("\nAccuracy on validation set: {:.4f}".format(accuracy_score(y_test_set, predictions)))
    print("\nClassification report : \n", metrics.classification_report(y_test_set, predictions))
    print("\nConfusion Matrix : \n", multilabel_confusion_matrix(y_test_set, predictions))

这是给ML的

from sklearn.svm import LinearSVC


SVC_pipeline = Pipeline([
                    ('clf', OneVsRestClassifier(LinearSVC(), n_jobs=1)),
            ])


for category in categories:
    printmd('**Processing {} comments...**'.format(category))
    
    # Training logistic regression model on train data
    SVC_pipeline.fit(x_train, train[category])
    
    # calculating test accuracy
    prediction = SVC_pipeline.predict(x_test)
    print('Test accuracy is {}'.format(accuracy_score(test[category], prediction)))
    print("\n")
    
    modelEvaluation(prediction, test[category])

如果我试图像下面的代码那样单独打印分类报告，它会给出最后一个类的结果

from sklearn.metrics import classification_report
print("\nClassification report : \n", metrics.classification_report(test[category], prediction))

---

不使用

测试[category]

而使用，并提供包含为其构建模型的所有类的整个测试集

print("\nClassification report : \n", metrics.classification_report(y_test, predictions))

其中

y\u测试

是测试集

X\u测试

的地面真值标签（真输出）

---

您通过的是该测试集的测试集（

X\u测试

），而不是标签（

y\u测试

）。

请检查问题的修改，以查看类标签是如何确定的。顺便说一句，我试过你的解决方案，但不起作用，给了我一个错误

TypeError:“您应该对解决方案是否有效进行回复，以便我们知道问题出在哪里。对于您给出的
TypeError
。请添加完整的TracePack错误以了解哪一行有问题。再次，要获取所有类的分类报告，您需要使用所有这些类而不仅仅是单个类/类别的测试集。
ValueError Traceback（最近一次调用）in 2 test=test.drop（labels=['story']，axis=1）3-->4打印（“\n分类报告：\n”，metrics.classification\u report（test，prediction））5打印（test）~\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\utils\validation.py在内部文件中（*args，**kwargs）71 FutureWarning）
@Anurag Dhadse
y\u type，y\u true，y\u pred=\u检查目标（y\u true，y\u pred）1930 1931 labels_given=True~\Anaconda3\lib\site packages\sklearn\metrics\\u classification.py in_check_targets（y_True，y_pred）89如果len（y_type）>1:90提升值错误（“分类度量无法处理{0}-->91”和{1}目标的混合。格式（type_True，type_pred））92 93#y#type=>上不能有多个值集合不再需要值错误：分类指标无法处理多标签指标和二进制目标的混合
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