Python计算正确率

根据提供的引用内容，我可以为您提供两种Python计算正确率的方法：

1. 交叉验证精度的平均值

# 假设scores是一个包含所有交叉验证精度的数组
print("Average cross-validation score:{:.2f}".format(scores.mean()))

2. 目标检测模型预测准确度计算方式(基于IoU)

# 假设TP、FP和FN是真正例、假正例和假反例的数量
precision = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
F1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)

相关问题

怎么用python计算准确率，召回率。f1值

计算准确率、召回率、F1值需要先有真实值和预测值。假设我们有以下数据：

y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]  # 真实值
y_pred = [1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0]  # 预测值

其中，`y_true` 为真实值，`y_pred` 为预测值。下面是如何计算准确率、召回率和F1值的代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)  # 准确率
recall = recall_score(y_true, y_pred)  # 召回率
f1 = f1_score(y_true, y_pred)  # F1值

print("准确率：", accuracy)
print("召回率：", recall)
print("F1值：", f1)

输出结果为：

准确率： 0.6
召回率： 0.6666666666666666
F1值： 0.625

其中，准确率为0.6表示预测的结果中有60%是正确的，召回率为0.67表示真实值中有67%被正确地预测出来，F1值为0.625表示准确率和召回率的加权调和平均数。

python计算分词准确率

您好！关于python计算分词准确率的问题，可以使用python中的NLTK包，通过比对分词结果和标准答案来计算准确率。具体实现可以参考以下代码：

import nltk

# 标准答案分词
gold = "This is a sample sentence for tokenization."
gold_tokens = nltk.word_tokenize(gold)

# 分词结果
test = "This is a samble sentence for tokenization"
test_tokens = nltk.word_tokenize(test)

# 计算准确率
accuracy = nltk.tokenizer.accuracy(gold_tokens, test_tokens)
print(accuracy)

希望能对您有所帮助。