python根据cm计算准确率

计算准确率通常是在机器学习模型评估中使用的一种指标。在Python中，可以使用以下代码根据cm（混淆矩阵）来算准确率：

def accuracy(cm):
    # 计算正确分类的总数
    correct = sum([cm[i][i] for i in range(len(cm))])
    # 计算总样本数
    total = sum(sum(cm[i]) for i in range(len(cm)))
    # 计算准确率
    accuracy = correct / total
    return accuracy

其中，`cm`是一个混淆矩阵，它是一个二维数组，表示模型在不同类别上的分类结果。`cm[i][j]`表示真实类别为i的样本被预测为类别j的数量。

你可以将混淆矩阵传递给`accuracy`函数来计算准确率。例如，如果有如下混淆矩阵：

cm = [[50, 5], [10, 35]]

调用`accuracy(cm)`将返回准确率。

相关问题

python机器学习准确率计算函数

在机器学习中，我们通常使用混淆矩阵来计算模型的准确率。混淆矩阵是一个二维数组，用于比较模型的预测结果与实际结果。通常情况下，混淆矩阵的维度为2x2，其中行表示实际类别，列表示预测类别。

以下是一个计算准确率的Python函数示例，使用了混淆矩阵来计算准确率和其他性能指标：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

def calculate_accuracy(y_true, y_pred):
    # 计算混淆矩阵
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    # 计算准确率
    accuracy = (cm[0][0] + cm[1][1]) / sum(sum(cm))
    # 计算精确率
    precision = cm[0][0] / (cm[0][0] + cm[1][0])
    # 计算召回率
    recall = cm[0][0] / (cm[0][0] + cm[0][1])
    # 计算F1值
    f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    return accuracy, precision, recall, f1_score

其中，`y_true`是实际标签，`y_pred`是模型预测的标签。该函数使用 `confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵，然后根据混淆矩阵计算准确率、精确率、召回率和 F1 值。你可以根据需要修改该函数以计算其他性能指标。

Python 多分类的准确率

多分类问题的准确率可以通过混淆矩阵进行计算。假设有 $n$ 个类别，混淆矩阵的大小为 $n \times n$。混淆矩阵的行表示真实标签，列表示预测标签。矩阵中第 $i$ 行第 $j$ 列的元素表示真实标签为 $i$，预测标签为 $j$ 的样本数。

例如，假设有三个类别 A、B、C，某个分类器对一组样本进行预测，结果如下表所示：

| | A | B | C |
|---|---|---|---|
| A | 5 | 1 | 0 |
| B | 2 | 4 | 1 |
| C | 1 | 0 | 6 |

其中，第一行表示真实标签为 A 的样本，第一列表示预测标签为 A 的样本。比如，真实标签为 A，预测标签为 B 的样本数为 $1$。

计算准确率的方法是将混淆矩阵对角线上的元素求和，再除以总样本数。对于上述例子，总样本数为 $20$，对角线上的元素之和为 $5+4+6=15$，因此准确率为 $15/20=0.75$。

在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库的 confusion_matrix 和 accuracy_score 函数来计算混淆矩阵和准确率。具体用法可以参考下面的示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

# 真实标签和预测标签
y_true = ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'C']
y_pred = ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B', 'C', 'A', 'A', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'C']

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=['A', 'B', 'C'])
print(cm)

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

输出结果如下：

[[6 1 0]
 [1 5 1]
 [0 0 6]]
0.85

其中，混淆矩阵的输出表示为：

[[真实标签为 A，预测标签为 A 的样本数，真实标签为 A，预测标签为 B 的样本数，真实标签为 A，预测标签为 C 的样本数],
 [真实标签为 B，预测标签为 A 的样本数，真实标签为 B，预测标签为 B 的样本数，真实标签为 B，预测标签为 C 的样本数],
 [真实标签为 C，预测标签为 A 的样本数，真实标签为 C，预测标签为 B 的样本数，真实标签为 C，预测标签为 C 的样本数]]