用python pyhanlp写一段计算准确率的代码

下面是使用 Python PyHanLP 计算准确率的示例代码：

from pyhanlp import *

# 实际结果
actual = ['A', 'B', 'A', 'C', 'D']
# 预测结果
predict = ['A', 'B', 'C', 'C', 'D']

# 计算准确率
correct = 0
for i in range(len(actual)):
    if actual[i] == predict[i]:
        correct += 1
accuracy = correct / len(actual)

print("准确率为：", accuracy)

请注意，这段代码是计算任何分类问题的准确率的通用方法。在实际应用中，需要根据具体的数据格式和分类器类型进行修改。

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用Python语言写一段计算圆周率的代码

好的，以下是一段用Python语言编写的计算圆周率的代码：

import random

def estimate_pi(n):
    num_points_circle = 0
    num_points_total = 0
    for _ in range(n):
        x = random.uniform(0, 1)
        y = random.uniform(0, 1)
        distance = x**2 + y**2
        if distance <= 1:
            num_points_circle += 1
        num_points_total += 1
    return 4 * num_points_circle / num_points_total

print(estimate_pi(1000000))

该代码使用了蒙特卡罗方法来估算圆周率，即随机投点，根据点落在正方形内的比例来估算圆的面积，从而得到圆周率的估算值。

用python写一段计算方差的代码

计算方差的公式为：

$Var(X) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(X_i - \bar{X})^2$

其中，$n$ 表示样本数量，$X_i$ 表示第 $i$ 个样本的取值，$\bar{X}$ 表示所有样本的均值。

以下是用 Python 实现计算方差的代码：

def variance(data):
    n = len(data)
    mean = sum(data) / n
    deviations = [(x - mean) ** 2 for x in data]
    variance = sum(deviations) / n
    return variance

其中，`data` 表示样本数据，函数返回计算出的方差值。