accuracy=accuracy_score(labels_true,labels_pred)
时间: 2024-06-17 20:02:42 浏览: 13
accuracy_score是一个用于计算分类模型准确率的函数。它接受两个参数:labels_true和labels_pred,分别表示真实标签和预测标签。函数会比较这两个标签数组,并计算出分类模型的准确率。
准确率是指分类模型正确预测的样本数占总样本数的比例。具体计算方式为:将预测正确的样本数除以总样本数。
相关问题
xgb_classifier = XGBClassifier() label_encoder = LabelEncoder() label_encoder.fit(train_labels) train_labels_encoded = label_encoder.transform(train_labels) test_labels_encoded = label_encoder.transform(test_labels) xgb_classifier.fit(feature_matrix, train_labels_encoded) xgb_pred = xgb_classifier.predict(test_tfidf) xgb_acc = accuracy(labels_true=test_labels, labels_pred=xgb_pred) micro_F1 = f1_score(test_labels_encoded, xgb_pred, average='micro') macro_f1 = f1_score(test_labels_encoded, xgb_pred, average='macro') print("XGBoost分类准确率: %.4f, micro_F1: %.4f, macro_f1值: %.4f" % (xgb_acc, micro_F1, macro_f1))代码翻译
这段代码使用了XGBoost分类器进行分类任务。首先创建了一个XGBClassifier对象,然后采用LabelEncoder进行标签的编码。训练数据的标签通过label_encoder进行编码,测试数据的标签也同样进行编码。接着将特征矩阵和训练标签数据传入xgb_classifier进行训练。使用训练好的模型对测试数据的tf-idf矩阵进行预测,得到了xgb_pred。通过accuracy函数计算分类器的准确率(xgb_acc),并使用f1_score函数计算了micro_f1和macro_f1值。最后输出了分类准确率、micro_f1和macro_f1值。
y_pred = predict(trainedSVM, testfeatures); y_test = imgsTest1.Labels; accuracy = mean(y_pred == y_test); disp(['Accuracy: ',num2str(100*accuracy),'%']);
这段代码是用已经训练好的 SVM 模型 `trainedSVM` 对测试数据 `testfeatures` 进行预测,然后将预测结果与真实标签 `imgsTest1.Labels` 进行比较,计算出分类准确率并输出。具体来说,`y_pred = predict(trainedSVM, testfeatures)` 会返回一个向量 `y_pred`,其中每个元素表示对应测试样本的预测标签;`mean(y_pred == y_test)` 计算预测正确的比例,即分类准确率;`disp(['Accuracy: ',num2str(100*accuracy),'%'])` 输出准确率。