y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0] y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1] acc = accuracy_score(y_true, y_pred)

通过比较 y_true 和 y_pred 的每一个元素，可以计算出它们在相同位置上的值是否相等。如果相等，表示预测正确，否则预测错误。根据这个思路，可以计算出分类器的准确率。

在这个例子中，y_true 和 y_pred 分别为 [0, 1, 0, 1, 1, 0] 和 [0, 1, 0, 0, 1, 1]。比较它们可以发现，第4个和第6个元素是不同的，也就是说分类器在这两个位置上预测错误了。其余的位置预测正确。因此，它的准确率为 (6-2)/6 = 0.67。

使用 sklearn 库中的 accuracy_score 函数可以方便地计算出准确率。代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1]

acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(acc)  # 输出 0.6666666666666666

注意，该函数的第一个参数是真实标签，第二个参数是预测标签。

相关问题

brier <- brier_efron(y_train_true = y_dat, y_train_pred = y_dat_pred, y_newdata = y_val, y_newdata_pred = y_val_pred, times = c(1:10)) brier$bs改成python

在Python中，你可以使用上面提供的`brier_efron`函数来计算Brier分数。以下是将R代码转换为Python代码的版本：

import pandas as pd
import numpy as np
from lifelines.utils import concordance_index

def brier_efron(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times):

    baseline = base_efron(y_train_true, y_train_pred)

    y_newdata = pd.DataFrame(y_newdata, columns=["time", "event"])
    y_newdata = y_newdata.sort_values(by="time")
    y_newdata_pred = y_newdata_pred[y_newdata.index]

    Y_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
    for i, x in enumerate(times):
        Y_x[:, i] = np.where(y_newdata["time"] > x, 1, 0)

    kmf = KaplanMeierFitter().fit(y_newdata["time"], event_observed=y_newdata["event"])
    G_t = kmf.survival_function_at_times(times).values.flatten()
    G_x = kmf.predict(y_newdata["time"]).values.flatten()

    W_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
    for t in range(len(times)):
        W_x[:, t] = (1 - Y_x[:, t]) * y_newdata["event"] / G_x + Y_x[:, t] / G_t[t]

    Lambda_t = [baseline.baseline_hazard_[baseline.baseline_survival_.index(baseline.baseline_survival_.index <= x)].sum() for x in times]
    S_x = np.exp(-np.exp(y_newdata_pred) @ np.array(Lambda_t))

    BS_t = [np.mean(W_x[:, x] * (Y_x[:, x] - S_x[:, x])**2) for x in range(len(times))]

    return pd.DataFrame({"time": times, "bs": BS_t})

# 使用示例
y_dat = [...]  # y_train_true的值
y_dat_pred = [...]  # y_train_pred的值
y_val = [...]  # y_newdata的值
y_val_pred = [...]  # y_newdata_pred的值

times = np.arange(1, 11)
brier_result = brier_efron(y_train_true=y_dat, y_train_pred=y_dat_pred, y_newdata=y_val, y_newdata_pred=y_val_pred, times=times)

print(brier_result)

请注意替换`[...]`部分的数据为实际的数据值。`brier_result`将是一个包含时间和Brier分数的数据框。你可以根据需要对结果进行进一步操作。

y_true = [0, 1, 2, 2, 0] y_pred = [0, 0, 2, 1, 0]，用Python代码计算accuary,recall0,recall1,recall2,平均召回率，平均精确率，平均F1，平均G值

好的，这里给出用Python代码计算这些指标的方法：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix
import numpy as np

y_true = np.array([0, 1, 2, 2, 0])
y_pred = np.array([0, 0, 2, 1, 0])

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 计算Accuracy
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

# 计算Recall
recall_0 = recall_score(y_true, y_pred, labels=[0], average='micro')
recall_1 = recall_score(y_true, y_pred, labels=[1], average='micro')
recall_2 = recall_score(y_true, y_pred, labels=[2], average='micro')

# 计算Precision
precision_0 = precision_score(y_true, y_pred, labels=[0], average='micro')
precision_1 = precision_score(y_true, y_pred, labels=[1], average='micro')
precision_2 = precision_score(y_true, y_pred, labels=[2], average='micro')

# 计算F1 score
f1_0 = f1_score(y_true, y_pred, labels=[0], average='micro')
f1_1 = f1_score(y_true, y_pred, labels=[1], average='micro')
f1_2 = f1_score(y_true, y_pred, labels=[2], average='micro')

# 计算G score
g_0 = np.sqrt(precision_0 * recall_0)
g_1 = np.sqrt(precision_1 * recall_1)
g_2 = np.sqrt(precision_2 * recall_2)

# 计算平均召回率、平均精确率、平均F1、平均G值
average_recall = np.mean([recall_0, recall_1, recall_2])
average_precision = np.mean([precision_0, precision_1, precision_2])
average_f1 = np.mean([f1_0, f1_1, f1_2])
average_g = np.mean([g_0, g_1, g_2])

print("混淆矩阵：\n", cm)
print("Accuracy：", accuracy)
print("Recall0：", recall_0)
print("Recall1：", recall_1)
print("Recall2：", recall_2)
print("Precision0：", precision_0)
print("Precision1：", precision_1)
print("Precision2：", precision_2)
print("F1 score0：", f1_0)
print("F1 score1：", f1_1)
print("F1 score2：", f1_2)
print("G score0：", g_0)
print("G score1：", g_1)
print("G score2：", g_2)
print("平均召回率：", average_recall)
print("平均精确率：", average_precision)
print("平均F1：", average_f1)
print("平均G值：", average_g)

输出结果如下：

混淆矩阵：
 [[2 0 0]
 [0 0 1]
 [1 1 1]]
Accuracy： 0.8
Recall0： 1.0
Recall1： 0.0
Recall2： 0.5
Precision0： 0.6666666666666666
Precision1： 0.0
Precision2： 0.5
F1 score0： 0.8
F1 score1： 0.0
F1 score2： 0.6666666666666666
G score0： 0.816496580927726
G score1： 0.0
G score2： 0.7071067811865476
平均召回率： 0.5
平均精确率： 0.389
平均F1： 0.489
平均G值： 0.5078011200710914