accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) NameError: name 'accuracy_score' is not defined

这个错误通常是因为你没有正确导入 `accuracy_score` 函数。你可以通过在代码开头添加以下语句来解决该问题：

from sklearn.metrics import accuracy_score

这将导入 `accuracy_score` 函数，使其可用于您的代码。

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accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

这行代码使用了`accuracy_score()`函数来计算分类模型的准确率。

`y_test`是测试集的真实标签值，`y_pred`是模型对测试集样本的预测标签值。

`accuracy_score()`函数会比较真实标签值和预测标签值，并计算出准确分类的样本数占总样本数的比例，即准确率。

返回的`accuracy`变量将包含计算得到的准确率值。

准确率是分类模型中常用的性能指标之一，它表示模型正确预测的样本数与总样本数之间的比例。

希望这能解答你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

accuracy2 = accuracy_score(y_pred,y_test)什么意思

这行代码是使用scikit-learn库中的accuracy_score函数计算模型的准确率（accuracy）。其中，y_pred表示模型在测试集上的预测标签向量，y_test表示测试集的真实标签向量。accuracy_score函数会比较y_pred和y_test两个向量中每个位置的元素是否相等，统计相等的元素个数，然后将其除以总元素个数，得到模型在测试集上的准确率。最终，accuracy2变量保存了模型的准确率结果，可以用来评估模型的性能。