python对预测值preb的准确率计算代码
时间: 2024-05-02 16:22:59 浏览: 17
你可以使用 scikit-learn 库中的 accuracy_score() 函数来计算预测值的准确率。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 0]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个示例中,y_true 是实际标签的列表,y_pred 是预测标签的列表。accuracy_score() 函数将这两个列表作为输入,并返回准确率的值。输出应该为:
```
Accuracy: 0.7142857142857143
```
这里的准确率为 0.7142857142857143,即约为 71.43%。
相关问题
对arima模型的预测值计算准确率的代码
您可以使用以下代码来计算ARIMA模型的预测准确率:
```python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 拟合ARIMA模型并进行预测
model = ARIMA(train_data, order=(p,d,q))
model_fit = model.fit()
predictions = model_fit.forecast(len(test_data))[0]
# 计算均方根误差(RMSE)
mse = mean_squared_error(test_data, predictions)
rmse = np.sqrt(mse)
# 计算平均绝对误差(MAE)
mae = np.mean(np.abs(predictions - test_data))
# 计算平均绝对百分比误差(MAPE)
mape = np.mean(100 * np.abs(predictions - test_data) / test_data)
```
其中,train_data和test_data是ARIMA模型的训练和测试数据,p、d、q是ARIMA模型的阶数,predictions是在测试集上的预测结果。
您可以根据需要选择计算RMSE、MAE或MAPE来评估您的模型的准确性。
计算arima算法预测的准确率的python代码
以下是使用ARIMA算法进行时间序列预测的Python代码,包括计算预测准确率的函数:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None, index_col=0, parse_dates=True, squeeze=True)
# 拆分数据集
train_data = data[:'2019']
test_data = data['2020':]
# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 0))
model_fit = model.fit(disp=0)
# 预测
predictions = model_fit.predict(start='2020-01-01', end='2020-12-31', typ='levels')
# 计算预测准确率
def evaluate_forecast(test_data, predictions):
mse = mean_squared_error(test_data, predictions)
rmse = np.sqrt(mse)
mape = np.mean(np.abs(predictions - test_data) / np.abs(test_data)) * 100
return {'MSE': mse, 'RMSE': rmse, 'MAPE': mape}
results = evaluate_forecast(test_data, predictions)
print(results)
```
其中,`data.csv`是一个包含时间序列数据的文件,`train_data`和`test_data`分别表示训练集和测试集,`model`表示ARIMA模型,`predictions`是预测结果。`evaluate_forecast`函数用于计算预测结果的MSE、RMSE和MAPE。
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