将定义一个“混淆矩阵：横向为预测值（0，1），纵向为实际值（0，1）”，存储所有的正确预测和错误预测 from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(y_verify, y_pred) %E5%9B%BE%E7%89%871.png2）输出模型的平均准确率

可以使用 sklearn.metrics 中的 accuracy_score 函数计算模型的平均准确率，示例代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy = accuracy_score(y_verify, y_pred)
print("模型的平均准确率为：", accuracy)

其中 y_verify 是验证集的真实标签，y_pred 是模型在验证集上的预测结果。输出结果为模型的平均准确率。

相关问题

1）将定义一个“混淆矩阵：横向为预测值（0，1），纵向为实际值（0，1）”，存储所有的正确预测和错误预测 from sklearn.metrics import confusion_matrix confusion_matrix(y_verify, y_pred)

这段代码使用了 scikit-learn（sklearn）中的 confusion_matrix 函数，用于计算混淆矩阵。混淆矩阵是一种用于衡量分类模型性能的方法，它将模型的预测结果与真实标签进行比对，并将预测结果分为四类：真正例（True Positive，TP）、假反例（False Negative，FN）、假正例（False Positive，FP）和真反例（True Negative，TN）。其中，TP 表示模型预测为正例且实际为正例的样本数，FN 表示模型预测为负例且实际为正例的样本数，FP 表示模型预测为正例且实际为负例的样本数，TN 表示模型预测为负例且实际为负例的样本数。横向为预测值（0，1），纵向为实际值（0，1）。

示例代码如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

cm = confusion_matrix(y_verify, y_pred)
print("混淆矩阵为：\n", cm)

其中 y_verify 是验证集的真实标签，y_pred 是模型在验证集上的预测结果。输出结果为混淆矩阵。