计算多标签评价指标subset accuracy的python代码

下面是计算多标签评价指标subset accuracy的Python代码：

def subset_accuracy(y_true, y_pred):
    """
    计算多标签评价指标subset accuracy
    :param y_true: 真实标签，二维数组，每个样本可能有多个标签，标签用0或1表示
    :param y_pred: 预测标签，二维数组，每个样本可能有多个标签，标签用0或1表示
    :return: subset accuracy
    """
    num_samples = len(y_true)
    correct = 0
    for i in range(num_samples):
        if np.array_equal(y_true[i], y_pred[i]):
            correct += 1
    return float(correct) / num_samples

其中，`y_true`和`y_pred`都是二维数组，每个样本可能有多个标签，标签用0或1表示。函数首先计算样本数`num_samples`，然后遍历每个样本，如果它们的真实标签和预测标签完全一致，那么就认为它们被分类正确，将`correct`计数器加1。最后，将正确分类的样本数除以总样本数，得到subset accuracy。