accuracy_score
时间: 2023-06-21 10:10:48 浏览: 108
`accuracy_score`是一个用于计算分类准确率的函数,它可以通过比较预测值和真实值来评估分类模型的性能。在使用该函数时,需要将预测值和真实值作为参数传入,并且这两个参数的长度必须相同。
示例代码:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 1, 0]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
输出结果:
```
Accuracy: 0.8
```
在上面的例子中,`y_true`表示真实的分类标签,`y_pred`表示模型预测的分类标签。函数返回的结果为分类准确率,即预测正确的样本数占总样本数的比例。在这个例子中,模型预测正确的样本数为4,总样本数为5,因此分类准确率为0.8。
相关问题
accuracy_score方法
accuracy_score是一个用于计算分类模型准确率的函数,它可以通过比较模型预测结果与真实标签来计算模型的分类准确率。在Python中,可以使用sklearn.metrics库中的accuracy_score函数来计算准确率。具体使用方法如下:
1. 导入sklearn.metrics库中的accuracy_score函数:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
2. 准备模型预测结果和真实标签数据:
```python
y_true = [0, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]
```
在这个例子中,y_true代表真实标签数据,y_pred代表模型预测结果数据。
3. 调用accuracy_score函数,传入真实标签数据和模型预测结果数据:
```python
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
```
调用后,accuracy_score函数会返回准确率结果。在这个例子中,准确率为0.8。
注意:在使用accuracy_score函数计算准确率时,真实标签数据和模型预测结果数据的长度必须相等。
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。