diff = np.abs(predicted_onehot - test_labels) accuracy = np.mean((diff == np.array([0, 0, 0])).all(axis=1)) accuracy = accuracy.append() print(accuracy)怎么做可以求平均值

您可以定义一个列表（list）来存储每次计算出来的精确率，然后再求这个列表的平均值。具体代码如下：

accuracies = []  # 定义一个空列表

# 循环计算每次精确率
for i in range(num_of_tests):  # num_of_tests为测试集大小
    diff = np.abs(predicted_onehot[i] - test_labels[i])
    accuracy = np.mean((diff == np.array([0, 0, 0])).all(axis=1))
    accuracies.append(accuracy)  # 将每次计算的精确率加入列表中

average_accuracy = np.mean(accuracies)  # 求平均精确率
print("Average accuracy:", average_accuracy)

其中，`num_of_tests` 为测试集大小，`accuracies` 列表存储每次计算出来的精确率，`np.mean` 函数可以求列表的平均值。

相关问题

diff = np.abs(predicted_onehot - test_labels)这句可以优化么

这句代码可以通过使用NumPy的内置函数来进行优化。具体来说，np.abs(predicted_onehot - test_labels)这句代码可以改写成以下形式：

diff = np.abs(np.subtract(predicted_onehot, test_labels))

在这个版本中，我们使用NumPy的subtract函数来计算两个数组之间的差异，并使用np.abs函数计算它们的绝对值。这种写法更加简洁，并且可以更好地利用NumPy的广播（broadcasting）机制进行高效计算。

需要注意的是，在使用subtract函数时，我们需要保证两个数组的维度相同，否则会引发ValueError错误。因此，在使用这种写法时，需要确保predicted_onehot和test_labels的形状是相同的。

predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1) predicted_levels = [] predicted_onehot = np.zeros(predictions.shape) predicted_onehot[np.arange(len(predicted_labels)), predicted_labels] = 1这部分会导致准确率降低吗

这部分代码不会导致准确率降低，实际上它是将模型的预测结果从概率形式转换为了One-Hot编码的形式，以方便计算预测的准确率。

具体来说，np.argmax(predictions, axis=1)这句代码用于找到每个样本中预测概率最高的标签，这些标签将作为我们的预测结果。接下来，我们通过创建一个全零矩阵 predicted_onehot，并将每个样本中预测结果所对应的位置的值设置为1，从而将预测结果转换为One-Hot编码的形式。

predicted_levels = []这句代码则用于存储预测结果所对应的类别标签，它是将预测结果从One-Hot编码的形式转换为了单个标签形式。这在后续计算准确率时会用到。

因此，这部分代码不会导致准确率降低，反而可以方便我们对模型的预测结果进行处理和分析。