evaluate_accuracy怎么使用在Python

`evaluate_accuracy`是一个函数，用于计算模型在测试集上的准确率。使用时，需要先导入函数，然后将测试数据和模型作为参数传入函数中即可。以下是一个示例代码：

from transformers import pipeline

classifier = pipeline('text-classification', model='bert-base-uncased', tokenizer='bert-base-uncased')

test_data = [{'text': 'This is a positive sentence', 'label': 1},
             {'text': 'This is a negative sentence', 'label': 0},
             {'text': 'I am feeling happy today', 'label': 1},
             {'text': 'I am feeling sad today', 'label': 0}]

def evaluate_accuracy(test_data, classifier):
    correct = 0
    total = len(test_data)
    for data in test_data:
        text = data['text']
        label = data['label']
        output = classifier(text)[0]['label']
        if label == output:
            correct += 1
    accuracy = correct / total
    return accuracy

accuracy = evaluate_accuracy(test_data, classifier)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个示例中，我们使用了Hugging Face提供的BERT模型和对应的tokenizer，并给定了一个测试数据集。我们定义了`evaluate_accuracy`函数，然后将测试数据集和模型作为参数传入函数中。函数会遍历测试数据集，对每个数据进行分类预测，并统计预测正确的数量。最后，函数会计算并返回准确率。在示例代码中，我们输出了准确率的值。