现在有两组标签,一组预测标签pred,一组真实标签true,怎么使用accuracy_score函数计算准确率
时间: 2024-03-12 19:48:48 浏览: 16
可以使用scikit-learn库中的accuracy_score函数来计算准确率。该函数需要输入两个参数,即true和pred,分别表示真实标签和预测标签。代码如下:
```
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(true, pred)
print("准确率:", accuracy)
```
其中,true和pred都是一维数组或列表,长度相同。函数返回值为一个浮点数,表示准确率,取值范围为0到1。准确率越高,说明模型的预测能力越强。
相关问题
两组向量分别是标签和预测值,python代码计算准确率召回率
假设标签为`y_true`,预测值为`y_pred`,可以使用`scikit-learn`库中的`accuracy_score`和`recall_score`函数来计算准确率和召回率。
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}%".format(accuracy * 100))
# 计算召回率
recall = recall_score(y_true, y_pred)
print("Recall: {:.2f}%".format(recall * 100))
```
其中,`accuracy_score`函数返回准确率,`recall_score`函数返回召回率。将其分别乘以100,即可得到百分比形式的准确率和召回率。
accuracy_score函数
accuracy_score函数是用于计算分类模型的准确率指标的函数,它可以通过比较预测结果和真实标签来衡量模型的性能。该函数的输入参数包括真实标签和预测结果,输出为准确率得分,即正确预测的样本数与总样本数之比。在sklearn.metrics模块中可以找到该函数的实现。它的使用方法可以参考以下示例代码:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 1]
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy score:", acc)
```
输出结果为:
```
Accuracy score: 0.5714285714285714
```
其中,y_true为真实标签,y_pred为预测结果,输出结果为准确率得分。