如何用python实现准确率和召回率

可以使用sklearn库中的metrics模块来计算准确率和召回率。

假设我们有一个二分类的问题，预测结果为1或0，真实结果也为1或0。我们可以按以下方式计算准确率和召回率：

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score

# 预测结果和真实结果
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_true = [1, 1, 1, 0, 0, 1, 0]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率：", accuracy)

# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print("召回率：", recall)

输出结果为：

准确率： 0.7142857142857143
召回率： 0.75

其中，准确率为预测结果正确的比例，召回率为真实结果为1且被正确预测出来的比例。