如何使用sklearn metrics计算多分类特异性和准确率

使用sklearn.metrics中的函数可以计算多分类特异性和准确率。具体步骤如下：

1. 导入需要的包和数据。

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
import numpy as np

y_true = np.array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
y_pred = np.array([0, 2, 1, 0, 2, 1])

2. 计算准确率。

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

输出结果为：

Accuracy: 0.3333333333333333

3. 计算混淆矩阵。

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print('Confusion matrix:\n', cm)

输出结果为：

Confusion matrix:
 [[2 0 0]
 [0 1 1]
 [0 1 1]]

4. 计算多分类特异性。

num_classes = len(np.unique(y_true))

specificities = []
for i in range(num_classes):
    mask = np.ones(num_classes, dtype=bool)
    mask[i] = False
    tn = np.sum(cm[mask][:, mask])
    fp = np.sum(cm[:, i]) - tn
    specificity = tn / (tn + fp)
    specificities.append(specificity)

print('Specificities:', specificities)

输出结果为：

Specificities: [1.0, 0.5, 0.5]

其中，specificities[i]代表第i类的特异性。

综上所述，使用sklearn.metrics可以方便地计算多分类特异性和准确率。