获得以上代码的准确率 python
时间: 2023-07-23 14:35:31 浏览: 54
要计算BP神经网络对交通标识分类预测的准确率,可以使用sklearn.metrics包中的accuracy_score函数。以下是一个计算准确率的代码示例:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载训练数据集和测试数据集
train_data = np.loadtxt('train_data.txt')
train_labels = np.loadtxt('train_labels.txt')
test_data = np.loadtxt('test_data.txt')
test_labels = np.loadtxt('test_labels.txt')
# 创建BP神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=500, alpha=0.0001,
solver='adam', verbose=10, random_state=1)
# 使用训练数据集训练模型
model.fit(train_data, train_labels)
# 使用测试数据集进行预测
predicted_labels = model.predict(test_data)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_labels, predicted_labels)
# 输出准确率
print("Accuracy: ", accuracy)
```
在这个示例中,我们首先导入accuracy_score函数。然后,我们使用与前一个示例中相同的代码来创建和训练BP神经网络模型,并使用测试数据集进行预测。最后,我们使用accuracy_score函数计算预测结果和实际标签之间的准确率,并将其存储在accuracy变量中。最后,我们将准确率输出到控制台。