多类分类的每类 F1 分数

我正在使用 python 和 scikit-learn 解决多类分类问题。目前，我正在使用classification_report函数来评估我的分类器的性能，获得如下报告：

>>> print(classification_report(y_true, y_pred, target_names=target_names))
             precision    recall  f1-score   support

    class 0       0.50      1.00      0.67         1
    class 1       0.00      0.00      0.00         1
    class 2       1.00      0.67      0.80         3

avg / total       0.70      0.60      0.61         5

为了进行进一步的分析，我有兴趣获得每个可用类别的每个类别的 f1 分数。也许是这样的：

>>> print(calculate_f1_score(y_true, y_pred, target_class='class 0'))
0.67

scikit-learn 上有类似的东西吗？

取自f1_score docs http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.f1_score.html.

from sklearn.metrics import f1_score
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]

f1_score(y_true, y_pred, average=None)

Ouputs:

array([ 0.8,  0. ,  0. ])

这是每个班级的分数。