accuracy用于分类任务吗

是的，accuracy通常用于分类任务。在分类任务中，我们希望模型能够正确地将输入数据分为不同的类别，accuracy就是评估模型分类准确率的指标。它表示模型正确分类的样本占总样本数量的比例。例如，如果我们有100个样本，其中90个样本被正确分类，那么模型的accuracy就是0.9（90/100）。

相关问题

sklearn metrics accuracy 多分类

`sklearn.metrics.accuracy_score` 是 scikit-learn 库中用于评估模型性能的一个函数，它可以计算分类任务的准确率。在多分类任务中，准确率是指正确分类的样本数与总样本数的比例。

使用 `accuracy_score` 函数时，你可以传入实际的标签（`y_true`）和模型预测的标签（`y_pred`），函数会返回准确率的分数。如果你的分类问题是多分类问题，那么你需要确保提供的实际标签和预测标签都是对应正确的类别。

下面是一个简单的使用 `accuracy_score` 函数的例子：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 y_true 是真实的标签，y_pred 是模型预测的标签
y_true = [0, 1, 2, 2, 0]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

用于进行分类任务的深度神经网络代码

你好，以下是一个用于分类任务的深度神经网络的代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义输入层
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape,))

# 定义隐藏层
hidden1 = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')(inputs)
hidden2 = tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='relu')(hidden1)

# 定义输出层
outputs = tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax')(hidden2)

# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test, y_test))

希望能对你有所帮助。