sklearn包里计算分类准确度的函数
时间: 2024-05-10 19:17:20 浏览: 10
sklearn包中计算分类准确度的函数是`accuracy_score`。它的用法如下:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# y_true是真实标签,y_pred是模型预测标签
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
```
其中,`y_true`为真实标签,`y_pred`为模型预测标签。函数会返回一个准确度分数,表示模型预测的准确程度。
相关问题
sklearn 准确度
sklearn是一个常用的机器学习库,其中包含了许多用于评估模型性能的指标,包括准确度(accuracy)。在sklearn中,可以使用`accuracy_score`函数来计算准确度。
例如,假设你有一些预测结果`y_pred`和对应的真实标签`y_true`,你可以使用以下代码来计算准确度:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
```
这将返回一个介于0和1之间的浮点数,表示模型的准确度。值为1表示模型完全正确地预测了所有标签,而值为0表示模型完全错误地预测了所有标签。
sklearn 代码 计算灵敏度和特异度
在sklearn中,可以使用classification_report和confusion_matrix函数来计算分类模型的灵敏度和特异度。
首先,导入必要的库和数据:
```python
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import numpy as np
# 生成随机数据
y_true = np.random.randint(0, 2, size=100)
y_pred = np.random.randint(0, 2, size=100)
```
然后,使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵:
```python
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()
```
其中,tn表示真阴性(True Negative)、fp表示假阳性(False Positive)、fn表示假阴性(False Negative)、tp表示真阳性(True Positive)。
接着,计算灵敏度和特异度:
```python
sensitivity = tp / (tp + fn)
specificity = tn / (tn + fp)
```
最后,使用classification_report函数生成分类报告,其中包括准确率、F1值、支持数、灵敏度和特异度等指标:
```python
print(classification_report(y_true, y_pred))
```
输出结果类似于:
```
precision recall f1-score support
0 0.52 0.54 0.53 48
1 0.51 0.50 0.50 52
accuracy 0.51 100
macro avg 0.51 0.52 0.51 100
weighted avg 0.51 0.51 0.51 100
```
其中,precision和recall分别表示精确率和召回率,f1-score为F1值,support为支持数。
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