多分类中的总accuracy和不同分类的accuracy

在多分类问题中，总accuracy指的是在所有类别中正确分类的样本数占总样本数的比例。而不同分类的accuracy则是指针对每个类别计算的正确分类的样本数占该类别总样本数的比例。

例如，假设有一个三分类问题，共有100个样本，其中类别1有30个样本，类别2有40个样本，类别3有30个样本。模型在类别1中正确分类了25个样本，类别2中正确分类了30个样本，类别3中正确分类了20个样本。那么总accuracy为(25+30+20)/100=0.75，类别1的accuracy为25/30=0.83，类别2的accuracy为30/40=0.75，类别3的accuracy为20/30=0.67。可以看到，不同分类的accuracy可以帮助我们更细致地了解模型在每个类别上的表现。

相关问题

多分类中的accuracy越大越好吗

在多分类中，accuracy并不一定越大越好。因为accuracy只是简单地计算了预测正确的样本数占总样本数的比例，而忽略了不同类别之间的重要性差异。在某些情况下，某些类别的准确率可能比其他类别更重要，因此需要使用其他评估指标来评估模型的性能，如precision、recall、F1-score等。

sklearn metrics accuracy 多分类

`sklearn.metrics.accuracy_score` 是 scikit-learn 库中用于评估模型性能的一个函数，它可以计算分类任务的准确率。在多分类任务中，准确率是指正确分类的样本数与总样本数的比例。

使用 `accuracy_score` 函数时，你可以传入实际的标签（`y_true`）和模型预测的标签（`y_pred`），函数会返回准确率的分数。如果你的分类问题是多分类问题，那么你需要确保提供的实际标签和预测标签都是对应正确的类别。

下面是一个简单的使用 `accuracy_score` 函数的例子：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 y_true 是真实的标签，y_pred 是模型预测的标签
y_true = [0, 1, 2, 2, 0]
y_pred = [0, 0, 2, 2, 0]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")