accuracy_score函数里面需要什么样的数据
时间: 2024-05-01 18:22:13 浏览: 19
`accuracy_score` 函数用于计算分类模型的准确度,需要两个参数:
- `y_true`: 真实标签,即正确的类别标签。
- `y_pred`: 预测标签,即模型根据输入数据预测出来的类别标签。
这两个参数都需要是一维数组或可迭代对象,且长度相等。例如:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1]
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(acc) # 输出 0.6666666666666666
```
其中,`y_true` 和 `y_pred` 都是长度为 6 的一维数组,表示 6 个样本的真实标签和预测标签。`accuracy_score` 函数计算的是 `y_true` 和 `y_pred` 中相同元素的比例,即正确预测的样本数占总样本数的比例。在上面的例子中,有 4 个样本的预测结果与真实结果相同,因此准确度为 4/6 = 0.6666666666666666。
相关问题
sklearn中score函数和accuracy_score函数有什么区别
在sklearn中,score函数和accuracy_score函数都可以用于评估分类模型的性能,但它们有一些区别。
score函数是分类器的通用评估函数,可以用于任何分类器模型。该函数返回模型在测试数据集上的精度。
accuracy_score函数是一个特定于分类模型的函数,用于计算预测的类标签与实际类标签之间的准确率。该函数需要两个参数:实际的类标签和预测的类标签。它返回的是分类器在测试数据集上的准确率。
因此,可以说,score函数是一个通用的评估函数,而accuracy_score函数是一个特定于分类模型的评估函数。
accuracy_score函数
accuracy_score函数是用于计算分类模型的准确率指标的函数,它可以通过比较预测结果和真实标签来衡量模型的性能。该函数的输入参数包括真实标签和预测结果,输出为准确率得分,即正确预测的样本数与总样本数之比。在sklearn.metrics模块中可以找到该函数的实现。它的使用方法可以参考以下示例代码:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 1]
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy score:", acc)
```
输出结果为:
```
Accuracy score: 0.5714285714285714
```
其中,y_true为真实标签,y_pred为预测结果,输出结果为准确率得分。