print("Training Accuracy:",(spam_svc.score(X_train,y_train.ravel()))*100,"%")
时间: 2024-05-26 18:15:12 浏览: 9
这段代码是用来计算训练集上的模型准确率,其中spam_svc是一个训练好的分类器模型,X_train是训练集的特征矩阵,y_train是训练集的标签向量。该代码会将训练集的特征矩阵X_train输入到spam_svc模型中进行预测,然后将预测结果与真实标签y_train进行比较,最终计算出模型在训练集上的准确率并打印出来。其中,ravel()函数是将y_train转换成一维数组的函数。
相关问题
accuracy_training=best_tree.score(x_train,y_train)\naccuracy_test=best_tree.score(x_test,y_test)
这是一个用决策树模型进行训练和测试,并计算准确率的代码。其中,x_train和y_train分别是训练数据集的特征和标签,x_test和y_test是测试数据集的特征和标签。best_tree是通过交叉验证得到的最佳决策树模型。accuracy_training和accuracy_test分别是在训练数据集和测试数据集上模型的准确率。
lr = LogisticRegression() lr.fit(x_train,y_train) print("Logistic Regression Accuracy: ",lr.score(x_test,y_test))
这段代码使用scikit-learn库中的Logistic Regression模型进行训练和测试,并输出模型在测试集上的准确率。具体来说,lr.fit(x_train,y_train)是用训练集x_train和对应的标签y_train来训练模型,lr.score(x_test,y_test)计算模型在测试集x_test和对应的标签y_test上的准确率,并将结果打印出来。需要注意的是,这里的准确率指的是模型预测正确的样本占总样本数的比例。
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