表示预测准确率python代码

以下是一个简单的表示预测准确率的Python代码示例：

# 导入必要的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 在训练集上拟合分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集上的结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("Accuracy: %.2f%%" % (accuracy * 100.0))

注：以上代码仅用于示例，实际情况中可能需要根据数据集和模型进行相应的修改。

相关问题

预测指标准确率Python代码

预测指标准确率是指分类模型中正确预测的样本数占总样本数的比例。以下是基于Python代码实现的准确率计算方法：

def classifier_metrics_by_self(y_true, y_pred):
TP, FP, FN, TN = 0, 0, 0, 0
for i in range(len(y_true)):
if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1:
TP += 1
if y_true[i] == 0 and y_pred[i] == 1:
FP += 1
if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 0:
FN += 1
if y_true[i] == 0 and y_pred[i] == 0:
TN += 1
accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)
return accuracy

其中，y_true和y_pred分别为真实值和预测值的列表。TP表示真正例，即真实值为1且预测值也为1的样本数；FP表示假正例，即真实值为0但预测值为1的样本数；FN表示假负例，即真实值为1但预测值为0的样本数；TN表示真负例，即真实值为0且预测值也为0的样本数。准确率的计算公式为：(TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)。

python准确率accuracy代码表示

如果您正在讨论Python中的准确率(accuracy)，可以在分类问题中使用以下代码表示：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_true = [...] # 真实值
y_pred = [...] # 预测值

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率为： {:.2f}%".format(accuracy*100))

其中，`y_true` 是实际类别标签，`y_pred` 是预测的类别标签。最后输出的准确率，以百分比形式表示，保留两位小数。