计算准确率函数

准确率是指分类模型预测结果与真实标签相同的样本数占总样本数的比例。可以使用以下函数来计算准确率：

def accuracy(y_pred, y_true):
    """
    计算分类模型的准确率

    参数:
    y_pred -- 预测结果，一维数组或列表
    y_true -- 真实标签，一维数组或列表

    返回:
    accuracy -- 准确率
    """
    correct = 0
    for i in range(len(y_pred)):
        if y_pred[i] == y_true[i]:
            correct += 1
    accuracy = correct / len(y_pred)
    return accuracy

其中，`y_pred` 是预测结果，`y_true` 是真实标签。函数首先初始化 `correct` 为 0，然后遍历 `y_pred`，如果预测结果与真实标签相同，则 `correct` 加 1。最后，计算准确率并返回。