from sklearn.metrics import accuracy_score 例子
时间: 2023-11-12 22:05:46 浏览: 48
可以给出如何使用accuracy_score函数计算分类模型的准确率?
答案:可以使用以下代码来计算分类模型的准确率:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设有100个样本,其中80个样本分类正确,20个样本分类错误
y_true = [1]*80 + [0]*20
y_pred = [1]*70 + [0]*30
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率为:", accuracy)
```
在这个例子中,我们假设有100个样本,其中80个样本分类正确,20个样本分类错误。我们将正确的样本标签存储在y_true中,将分类器预测的标签存储在y_pred中。通过调用accuracy_score函数,并将这两个数组作为参数传递,可以计算出分类模型的准确率。最后打印出结果,结果为0.7,即70%。
相关问题
from sklearn.metrics import accuracy_score
这不是一个问题,而是一个 Python 代码行,用于导入 sklearn 库中的 accuracy_score 函数。它可以用于计算分类器的准确度得分。需要在代码中使用时,可以放在 import 语句的最前面,如下所示:
```
import sklearn
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
解释代码from sklearn.metrics import accuracy_score
这行代码是在 Python 中使用 scikit-learn(sklearn)库中的 metrics 模块中的 accuracy_score() 函数。这个函数用于计算分类模型的精度,即预测结果与真实标签相同的样本占总样本数的比例。如果预测结果与真实标签完全一致,则精度为1;否则,精度为0。通过导入 accuracy_score() 函数,我们可以方便地评估分类算法的性能,并比较不同算法的效果。这个函数接受两个参数,分别为真实标签和预测结果,返回一个浮点数,表示分类模型的精度。