accuracy_score()函数在哪个包里?
时间: 2024-04-14 21:28:23 浏览: 26
`accuracy_score()`函数位于`sklearn.metrics`模块中,属于Scikit-learn库的一部分。
要使用`accuracy_score()`函数,需要先导入相应的模块:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
然后就可以使用`accuracy_score()`函数来计算分类模型的准确率了。
希望这回答了你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
相关问题
accuracy_score函数
accuracy_score函数是用于计算分类模型的准确率指标的函数,它可以通过比较预测结果和真实标签来衡量模型的性能。该函数的输入参数包括真实标签和预测结果,输出为准确率得分,即正确预测的样本数与总样本数之比。在sklearn.metrics模块中可以找到该函数的实现。它的使用方法可以参考以下示例代码:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 1]
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy score:", acc)
```
输出结果为:
```
Accuracy score: 0.5714285714285714
```
其中,y_true为真实标签,y_pred为预测结果,输出结果为准确率得分。
accuracy_score函数怎么用
accuracy_score函数是一个用于计算分类任务准确度的函数,它可以用来评估模型的性能。在使用这个函数之前,你需要导入相应的库并加载你的预测结果和真实标签。
下面是使用accuracy_score函数的一个示例:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设你有预测结果和真实标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]
# 计算准确度
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确度:", accuracy)
```
在这个示例中,真实标签存储在`y_true`列表中,预测结果存储在`y_pred`列表中。通过调用`accuracy_score(y_true, y_pred)`函数,你可以计算出准确度,并将结果打印出来。
请注意,在使用`accuracy_score`函数时,确保`y_true`和`y_pred`具有相同的形状(即样本数量相同),否则会抛出错误。另外,对于多分类任务,标签应该是整数类型。