python计算accuracy的代码
时间: 2023-09-27 22:08:49 浏览: 30
计算分类准确率(accuracy)的代码可以参考以下示例:
```python
def accuracy(output, target):
"""计算分类准确率"""
with torch.no_grad():
pred = output.argmax(dim=1)
correct = pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
acc = correct / len(target)
return acc
```
其中,`output`是模型的输出,`target`是真实标签。`output.argmax(dim=1)`表示取输出中每个样本预测的最大值所在的位置,即预测结果,`target.view_as(pred)`将真实标签转换成与预测结果相同的形状,`pred.eq(target.view_as(pred))`表示比较预测结果与真实标签是否相等,`.sum().item()`表示统计相等的数量,最终除以总数得到准确率。
相关问题
python准确率accuracy代码计算
在 Python 中计算准确率,可以使用 scikit-learn 库中的 `accuracy_score` 函数。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
输出:
```
Accuracy: 0.5
```
其中,`y_true` 是真实标签,`y_pred` 是模型预测标签,`accuracy_score` 函数将它们作为参数,返回准确率。上述代码的输出结果为 0.5,表示模型的准确率为 50%。
accuracy_score代码python
如果您想使用accuracy_score计算分类器预测的准确率,可以在Python中导入sklearn.metrics库,然后使用accuracy_score函数,具体的代码可以参考以下示例:
```
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设y_true和y_pred是分类器的真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(acc)
```
在这个例子中,y_true和y_pred分别表示真实标签和预测标签,其中0,1,2表示三个分类。计算准确率的方法是将真实标签和预测标签传递给accuracy_score函数,并将返回的值存储在acc变量中。该函数将自动计算准确率并返回结果。