accuracy_score函数

accuracy_score函数是用于计算分类模型的准确率指标的函数，它可以通过比较预测结果和真实标签来衡量模型的性能。该函数的输入参数包括真实标签和预测结果，输出为准确率得分，即正确预测的样本数与总样本数之比。在sklearn.metrics模块中可以找到该函数的实现。它的使用方法可以参考以下示例代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1, 1, 1]

acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy score:", acc)

输出结果为：

Accuracy score: 0.5714285714285714

其中，y_true为真实标签，y_pred为预测结果，输出结果为准确率得分。