准确率(Accuracy)
时间: 2023-10-30 13:35:20 浏览: 43
准确率是指在所有分类中,分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。通常用以下公式表示:
Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
其中,TP表示真正例(True Positive),即实际为正例且被分类器正确分类的样本数;TN表示真负例(True Negative),即实际为负例且被分类器正确分类的样本数;FP表示假正例(False Positive),即实际为负例但被分类器错误地预测为正例的样本数;FN表示假负例(False Negative),即实际为正例但被分类器错误地预测为负例的样本数。
相关问题
python准确率accuracy计算
Python中的准确率(accuracy)是指分类器在测试集上正确分类的样本数占总样本数的比例。具体计算方法为:将测试集中所有正确分类的样本数除以测试集中所有样本的总数。例如,如果测试集中有100个样本,分类器正确分类了90个样本,则准确率为90%。
python准确率accuracy代码计算
在 Python 中计算准确率,可以使用 scikit-learn 库中的 `accuracy_score` 函数。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
输出:
```
Accuracy: 0.5
```
其中,`y_true` 是真实标签,`y_pred` 是模型预测标签,`accuracy_score` 函数将它们作为参数,返回准确率。上述代码的输出结果为 0.5,表示模型的准确率为 50%。
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