计算上面的问题的分类准确率

好的，下面是计算分类准确率的代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 计算分类准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 输出分类准确率
print("Classification accuracy:", accuracy)

其中，`accuracy_score()`函数用于计算分类准确率，将测试集的真实标签`y_test`和预测标签`y_pred`作为参数传入即可。最后输出分类准确率即可。

相关问题

python 计算聚类后的分类准确率

在聚类分析中，分类准确率的计算需要对比聚类结果和真实的类别标签。一种常用的方法是使用 Adjusted Rand Index (ARI)。

在 Python 中，可以使用 Scikit-learn 库中的 metrics 模块来计算 ARI。

下面是一个示例代码：

from sklearn import metrics
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成数据
X, y_true = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)

# 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=4, random_state=0)
y_pred = kmeans.fit_predict(X)

# 计算 ARI
ari = metrics.adjusted_rand_score(y_true, y_pred)
print("ARI:", ari)

在上面的代码中，首先使用 make_blobs 函数生成了一个包含 300 个样本和 4 个聚类中心的数据集。然后使用 KMeans 算法对数据进行聚类，得到了聚类结果 y_pred。最后使用 metrics.adjusted_rand_score 函数计算 ARI。

需要注意的是，计算 ARI 需要真实的类别标签 y_true。在实际应用中，由于很少有真实的类别标签，因此需要进行无监督学习，使用聚类算法对数据进行分析。

准确率计算pytorch

Pytorch中可以使用混淆矩阵来计算准确率、误判率和召回率。混淆矩阵是一个表格，用于比较模型预测结果和真实结果之间的差异。在混淆矩阵中，行表示真实结果，列表示预测结果。对角线上的数字表示正确分类的数量，非对角线上的数字表示错误分类的数量。通过混淆矩阵，可以计算出准确率、误判率和召回率等指标。

下面是一个计算准确率的Pytorch代码示例：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 定义模型和数据集
model = ...
test_loader = ...

# 测试模型
model.eval()
y_true = []
y_pred = []
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
        y_true.extend(target.tolist())
        y_pred.extend(pred.tolist())

# 计算混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 计算准确率
accuracy = conf_mat.diagonal().sum() / conf_mat.sum()

print('Accuracy:', accuracy)

在上面的代码中，首先定义了模型和数据集，然后使用模型对测试集进行预测，并将预测结果和真实结果保存在`y_pred`和`y_true`列表中。接着，使用`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵，最后通过混淆矩阵计算准确率。