accuracy_score方法

时间: 2023-08-13 12:53:40 浏览: 116
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。
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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

`accuracy_score` 是一种用于计算分类模型准确率的函数,通常用于评估分类任务的性能。它计算预测结果和真实标签之间的匹配率,即正确预测的样本数与总样本数之比。在Python中,可以使用`sklearn.metrics`库中的`accuracy_score`函数来计算准确率。以下是一个示例: ```python from sklearn.metrics import accuracy_score y_true = [0, 1, 0, 1, 1] y_pred = [0, 1, 1, 1, 0] accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) print("Accuracy: ", accuracy) ``` 这将输出: ``` Accuracy: 0.6 ``` 其中,`y_true`是真实标签,`y_pred`是模型的预测结果,`accuracy_score`函数返回的是一个浮点数,表示准确率。在上述示例中,模型正确预测了3个样本,因此准确率为0.6。

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