模型报告是落地关键，需用classification_report输出指标、混淆矩阵热力图诊断错误、DataFrame管理实验对比，并封装为report_model函数实现一键生成。
模型优化完成后，生成清晰、可读、可复用的报告，不是锦上添花，而是落地关键——它帮你快速定位问题、向非技术同事解释结果、也方便后续复盘迭代。
分类任务中最常用、最省心的报告方式。它自动计算精确率、召回率、F1值和样本支持数，按类别分层展示：
准确率高≠模型好，真正要看它在哪类上犯错。用 seaborn.heatmap 结合 sklearn.metrics.confusion_matrix：
调参、换模型、改特征……每次实验都该记录下来。别用 Excel 手动填，用 DataFrame 管理：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
把上面几步打包成函数，以后每次训练完就调用它：
基本上就这些。不复杂但容易忽略——报告不是写给机器看的，是写给你自己、队友、还有三个月后的你。
以上就是Python快速掌握模型优化中生成报告技巧【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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