accuracy_score只能输入浮点数吗

accuracy_score函数中，y_true和y_pred参数可以接受浮点数、整数、字符串等数据类型，而不仅限于浮点数。这是因为在sklearn中，很多函数都是可以通用的，可以适应不同的数据类型和数据结构。例如，下面的代码演示了使用字符串类型的y_true和y_pred参数计算精确度：

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_true = ['cat', 'dog', 'dog', 'cat', 'dog']
y_pred = ['cat', 'dog', 'cat', 'cat', 'dog']

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

输出结果为：

Accuracy: 0.6

因此，accuracy_score函数接受多种数据类型，而不仅限于浮点数。

相关问题

accuracy_score

`accuracy_score` 是一种用于计算分类模型准确率的函数，通常用于评估分类任务的性能。它计算预测结果和真实标签之间的匹配率，即正确预测的样本数与总样本数之比。在Python中，可以使用`sklearn.metrics`库中的`accuracy_score`函数来计算准确率。以下是一个示例：

from sklearn.metrics import accuracy_score

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

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

print("Accuracy: ", accuracy)

这将输出：

Accuracy: 0.6

其中，`y_true`是真实标签，`y_pred`是模型的预测结果，`accuracy_score`函数返回的是一个浮点数，表示准确率。在上述示例中，模型正确预测了3个样本，因此准确率为0.6。

accuracy_score函数

accuracy_score函数是用于计算分类模型的准确率的函数。它将预测结果与真实结果进行比较，计算出分类正确的样本数占总样本数的比例。该函数通常用于评估分类模型的性能。在Python中，可以使用scikit-learn库中的accuracy_score函数来计算准确率。函数的用法如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score

accuracy_score(y_true, y_pred)

其中，y_true是真实结果的数组，y_pred是模型预测的结果的数组。函数返回一个浮点数，表示准确率。