To provide a comprehensive performa

To provide a comprehensive performance report for both the training and testing datasets, including metrics such as accuracy, AUC, precision, recall, and F1-score, as well as the standard deviation for the training dataset metrics, and the confusion matrix for the testing dataset, you can use scikit-learn to calculate these metrics. Here's how to do it:

結果 (繁體中文) 1:

為訓練和測試資料集提供全面的效能報告，包括準確性、AUC、精確度、召回率和 F1 分數等指標，以及訓練資料集指標的標準差和測試的混淆矩陣資料集，您可以使用scikit-learn來計算這些指標。操作方法如下：

結果 (繁體中文) 2:

要為訓練和測試數据集提供全面的效能報告，包括準確性、AUC、精密度、召回率和F1分數等名額，以及訓練數据集名額的標準差和測試數據集中的混淆矩陣，您可以使用scikit learn來計算這些名額。 以下是操作方法：

結果 (繁體中文) 3:

要爲訓練和測試數據集提供全麵的性能報告，包括準確性、AUC、精確度、召回率和F1分數等指標，以及訓練數據集指標的標準偏差和測試數據集的混淆矩陣，您可以使用scikit-learn來計算這些指標。以下是如何做到這一點: