print("Train Accuracy:", sum(p==y)[0],"%")
时间: 2023-06-26 15:04:39 浏览: 44
这段代码缺少一些信息,无法直接运行。通常在训练模型时,我们需要定义变量 `p` 和 `y`,分别表示模型的预测值和真实值。同时,计算正确率时,需要将预测值和真实值进行比较,得到一个布尔类型的数组,再将其求和并除以样本总数,最后乘以100即可得到百分比的正确率。因此,完整的代码应该类似于下面这样:
```
p = model.predict(X_train) # X_train 为训练数据集
y = y_train # y_train 为训练标签集
accuracy = sum(p == y) / len(y) * 100
print("Train Accuracy:", accuracy, "%")
```
其中,`model` 表示已经训练好的模型,`X_train` 和 `y_train` 分别表示训练数据集和标签集。上述代码计算训练集的正确率,并将其打印出来。
相关问题
print("Train Accuracy:", sum(p==y)[0],"%")是什么意思
这段代码的意思是计算模型在训练集上的准确率,具体实现可能是先将模型在训练集上的预测结果 p 与真实标签 y 进行比较,得到一个由 True 和 False 组成的布尔数组,然后将 True 的数量求和并除以总数量,最后乘以 100 得到百分比形式的准确率。其中 [0] 是为了从布尔数组中提取出 True 的数量,因为 sum 函数默认对 True 视为 1,对 False 视为 0 进行求和,返回一个数字而非数组。
逐句解释 random.shuffle(data) data = np.array(data).astype('float32') len_train = (int)(data.shape[0] * 0.8) data_train = data[:len_train] data_pred = data[len_train:] svm = SVM('./chars2Chinese.svm') # svm.train(data_train[:, :-1], data_train[:, -1].ravel().astype('int32')) pred = svm.predict(data[:, :-1]) print('accuracy: ', np.sum(pred == data[:, -1]) / pred.ravel().shape[0])
- `random.shuffle(data)`: 这行代码将列表 `data` 中的元素随机打乱,以便在后面的处理中得到更好的训练效果。
- `data = np.array(data).astype('float32')`: 这行代码将列表 `data` 转换为 Numpy 的数组,并将数据类型转换为浮点型。
- `len_train = (int)(data.shape[0] * 0.8)`: 这行代码计算出训练集的长度。`data.shape[0]` 表示数据集的行数,即样本数量。`data.shape[0] * 0.8` 表示将样本数量的 80% 作为训练集的数量,`int()` 将结果转换为整数。
- `data_train = data[:len_train]`: 这行代码将前 `len_train` 个样本作为训练集。
- `data_pred = data[len_train:]`: 这行代码将剩余的样本作为测试集。
- `svm = SVM('./chars2Chinese.svm')`: 这行代码创建一个 SVM 模型对象。`'./chars2Chinese.svm'` 是模型的保存路径。
- `pred = svm.predict(data[:, :-1])`: 这行代码用训练好的 SVM 模型对整个数据集 `data` 进行预测,`data[:, :-1]` 表示除最后一列外的所有列,即样本的输入特征。
- `print('accuracy: ', np.sum(pred == data[:, -1]) / pred.ravel().shape[0])`: 这行代码计算模型的准确率,`np.sum(pred == data[:, -1])` 表示预测正确的样本数量,`pred.ravel().shape[0]` 表示样本总数。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)