python准确率和召回率

Python中的准确率和召回率通常用于评估分类模型的性能。它们是两个不同的度量指标，用于衡量模型在不同方面的表现。

准确率（Accuracy）是指模型预测正确的样本数与总样本数之比。它衡量的是模型整体预测的准确程度。计算公式为：
准确率 = (预测正确的样本数) / (总样本数)

召回率（Recall）是指模型预测为正例且实际为正例的样本数与所有实际为正例的样本数之比。它衡量的是模型对真实正例的识别能力。计算公式为：
召回率 = (预测为正例且实际为正例的样本数) / (所有实际为正例的样本数)

在分类问题中，准确率和召回率往往是相互影响的。当我们希望更关注模型对正例的识别能力时，我们会更关注召回率；而当我们希望整体预测准确性更高时，我们会更关注准确率。

请注意，准确率和召回率是基于混淆矩阵（Confusion Matrix）计算得出的。混淆矩阵将真实标签和预测结果进行分类统计，包括真正例（True Positive）、假正例（False Positive）、真反例（True Negative）和假反例（False Negative）等四个指标。这些指标可以用来计算准确率、召回率以及其他评估指标。

相关问题

求准确率精确率召回率用python

求准确率、精确率、召回率可以使用Python中的sklearn.metrics库中的相关函数进行计算。

示例代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0]  # 真实标签
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1]  # 预测标签

# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率：", acc)

# 计算精确率
prec = precision_score(y_true, y_pred)
print("精确率：", prec)

# 计算召回率
rec = recall_score(y_true, y_pred)
print("召回率：", rec)

输出结果为：

准确率： 0.5
精确率： 0.5
召回率： 0.6666666666666666

其中，y_true为真实标签，y_pred为预测标签，accuracy_score计算准确率，precision_score计算精确率，recall_score计算召回率。