accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

这行代码使用了`accuracy_score()`函数来计算分类模型的准确率。

`y_test`是测试集的真实标签值，`y_pred`是模型对测试集样本的预测标签值。

`accuracy_score()`函数会比较真实标签值和预测标签值，并计算出准确分类的样本数占总样本数的比例，即准确率。

返回的`accuracy`变量将包含计算得到的准确率值。

准确率是分类模型中常用的性能指标之一，它表示模型正确预测的样本数与总样本数之间的比例。

希望这能解答你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

相关问题

accuracy2 = accuracy_score(y_pred,y_test)什么意思

这行代码是使用scikit-learn库中的accuracy_score函数计算模型的准确率（accuracy）。其中，y_pred表示模型在测试集上的预测标签向量，y_test表示测试集的真实标签向量。accuracy_score函数会比较y_pred和y_test两个向量中每个位置的元素是否相等，统计相等的元素个数，然后将其除以总元素个数，得到模型在测试集上的准确率。最终，accuracy2变量保存了模型的准确率结果，可以用来评估模型的性能。

y_pred = cnn.predict(X_test) np.savetxt("cnn.txt", y_pred) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)代码跑到这里就提示错误：ValueError: Input y_true contains NaN.

这个错误通常表示测试集中包含缺失值（NaN），而 `accuracy_score` 方法不支持缺失值。

您可以使用 Pandas 库中的 `dropna` 函数将含有缺失值的数据行删除，如下所示：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 y_test 是一个 Pandas DataFrame，包含了测试集标签数据
y_test = pd.DataFrame(y_test)
# 删除含有缺失值的行
y_test = y_test.dropna()

# 假设 y_pred 是通过模型预测的标签数据
# 使用同样的索引过滤 y_pred
y_pred = pd.DataFrame(y_pred, index=y_test.index)
# 删除含有缺失值的行
y_pred = y_pred.dropna()

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

如果您使用的是 NumPy 数组，可以使用 `numpy.isnan` 函数检查是否存在缺失值，并使用 `numpy.logical_not` 函数返回不包含缺失值的索引，如下所示：

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设 y_test 和 y_pred 是 NumPy 数组，包含了测试集标签数据和预测数据
# 检查是否有缺失值
mask = np.logical_or(np.isnan(y_test), np.isnan(y_pred))
# 返回非缺失值的索引
not_nan_idx = np.logical_not(mask).flatten()
# 使用索引获取不包含缺失值的标签数据和预测数据
y_test = y_test[not_nan_idx]
y_pred = y_pred[not_nan_idx]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

这样，您就可以删除含有缺失值的行或过滤掉缺失值，避免出现 `ValueError: Input y_true contains NaN` 的错误。