python准确率accuracy计算
时间: 2023-04-25 12:02:01 浏览: 65
Python中的准确率(accuracy)是指分类器在测试集上正确分类的样本数占总样本数的比例。具体计算方法为:将测试集中所有正确分类的样本数除以测试集中所有样本的总数。例如,如果测试集中有100个样本,分类器正确分类了90个样本,则准确率为90%。
相关问题
python准确率accuracy计算公式
Python准确率(accuracy)的计算公式是:(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN),其中TP表示真正例(True Positive),即预测为正例且实际为正例的样本数;TN表示真反例(True Negative),即预测为反例且实际为反例的样本数;FP表示假正例(False Positive),即预测为正例但实际为反例的样本数;FN表示假反例(False Negative),即预测为反例但实际为正例的样本数。
python准确率accuracy代码计算
在 Python 中计算准确率,可以使用 scikit-learn 库中的 `accuracy_score` 函数。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
输出:
```
Accuracy: 0.5
```
其中,`y_true` 是真实标签,`y_pred` 是模型预测标签,`accuracy_score` 函数将它们作为参数,返回准确率。上述代码的输出结果为 0.5,表示模型的准确率为 50%。
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