怎么输出accuracy python
时间: 2023-11-01 09:08:01 浏览: 23
如果你想在Python中输出accuracy,可以使用sklearn.metrics库中的accuracy_score函数来计算并输出accuracy。具体代码如下:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 0]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
这段代码将输出accuracy的值。其中,y_true是真实标签,y_pred是模型预测出的标签。accuracy_score函数会自动将两个标签序列进行比较,并计算出准确率。
相关问题
python accuracy_score
python中的accuracy_score函数是用来计算分类准确率的。它可以通过比较预测结果和真实结果来计算模型的准确率。准确率是分类模型中最常用的评估指标之一,它表示模型正确分类的样本数占总样本数的比例。
多目标accuracy曲线python
生成多目标accuracy曲线可以使用Python中的Matplotlib库。以下是一个简单的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 定义多个目标的真实值和预测值
true_vals = [[0, 1, 0],
[1, 1, 1],
[0, 0, 1],
[1, 0, 0],
[0, 1, 1]]
pred_vals = [[0.1, 0.9, 0.2],
[0.8, 0.7, 0.9],
[0.2, 0.3, 0.8],
[0.7, 0.4, 0.1],
[0.3, 0.6, 0.7]]
# 定义多个目标的名称
targets = ['target1', 'target2', 'target3']
# 计算并绘制多目标accuracy曲线
fig, ax = plt.subplots()
for i in range(len(targets)):
fpr, tpr, thresholds = metrics.roc_curve(np.array(true_vals)[:, i], np.array(pred_vals)[:, i])
roc_auc = metrics.auc(fpr, tpr)
ax.plot(fpr, tpr, label='%s (AUC = %0.2f)' % (targets[i], roc_auc))
# 添加标签和标题
ax.set_xlabel('False Positive Rate')
ax.set_ylabel('True Positive Rate')
ax.set_title('Multi-Target ROC Curve')
ax.legend(loc="lower right")
plt.show()
```
在这个示例代码中,我们首先定义了多个目标的真实值和预测值,然后使用sklearn.metrics库中的roc_curve和auc函数计算每个目标的ROC曲线和AUC值,并使用Matplotlib库绘制多目标accuracy曲线。最后,我们添加了标签和标题,并使用plt.show()函数显示图形。
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