from sklearn.metrics import accuracy_score是什么算法和作用
时间: 2024-05-22 19:11:09 浏览: 11
`accuracy_score`是一个函数,它属于机器学习中的模型评估指标之一。它的作用是用于比较分类算法的预测结果和真实标签之间的差异,并计算出预测准确率。具体来说,它会将预测结果和真实标签进行比较,计算出有多少个样本被正确分类,然后用正确分类的样本数除以总样本数,得出模型的准确率。`accuracy_score`函数的输入是预测结果和真实标签两个数组,输出是一个准确率分数。
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解释代码from sklearn.metrics import accuracy_score
这行代码是在 Python 中使用 scikit-learn(sklearn)库中的 metrics 模块中的 accuracy_score() 函数。这个函数用于计算分类模型的精度,即预测结果与真实标签相同的样本占总样本数的比例。如果预测结果与真实标签完全一致,则精度为1;否则,精度为0。通过导入 accuracy_score() 函数,我们可以方便地评估分类算法的性能,并比较不同算法的效果。这个函数接受两个参数,分别为真实标签和预测结果,返回一个浮点数,表示分类模型的精度。
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score iris = datasets.lond_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(iris_X,iris_y,test_sizo=0.3) knn = KNeighborsClassifier () knn.fit(X_train,y_train) y_knn = knn.predict(X_test) print('分类器得到的分类:\ n ',y_knn) print('真实分类:\ n ',y_test) print('准确率为:',accuracy_score(y_test,y_knn))改写成sklearn库的支持向量机算法对iris数据集进行分类,用python
可以改写成以下代码:
```
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = datasets.load_iris()
iris_X = iris.data
iris_y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_X, iris_y, test_size=0.3)
svm = SVC()
svm.fit(X_train, y_train)
y_svm = svm.predict(X_test)
print('分类器得到的分类:\n', y_svm)
print('真实分类:\n', y_test)
print('准确率为:', accuracy_score(y_test, y_svm))
```
这里使用的是支持向量机算法进行分类,其他代码和 K 近邻算法的实现类似,只需要将 KNeighborsClassifier 改成 SVC 即可。