解释一下metrics.accuracy_score
时间: 2023-06-06 22:06:11 浏览: 195
metrics.accuracy_score 是一个用于评估分类器或预测器预测结果的准确度的指标。它比较预测结果和实际结果是否相同,并计算出预测结果的准确率。accuracy_score 的返回值为一个 float 类型的数,取值范围为 0 到 1,1 表示完全准确。
相关问题
sklearn.metrics.accuracy_score
sklearn.metrics.accuracy_score是scikit-learn库中的一个函数,用于计算分类模型的准确率。它将预测结果与真实结果进行比较,计算出正确分类的样本数占总样本数的比例。该函数的输入参数包括真实结果和预测结果,输出结果为准确率。
from sklearn.metrics import accuracy_score 例子
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%。