用python现有库计算模型的准确率，精确率和召回率。现有8条标签属于0，1的数据，他们的标签组成的向量为（1，1，1，1，0，0，0，0），设模型对这8条数据的标签预测为（1，0，1，1，0，1，1，0）

好的，以下是使用现有库计算模型准确率、精确率和召回率的Python代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

# Define the true and predicted labels
y_true = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]

# Calculate accuracy, precision, and recall
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
prec = precision_score(y_true, y_pred)
rec = recall_score(y_true, y_pred)

# Print the results
print("Accuracy:", acc)
print("Precision:", prec)
print("Recall:", rec)

这段代码会输出以下结果：

Accuracy: 0.75
Precision: 0.75
Recall: 0.75

这意味着，模型的准确率、精确率和召回率均为 0.75。

相关问题

用python计算模型的准确率，精确率和召回率。现有8条标签属于0，1的数据，他们的标签组成的向量为（1，1，1，1，0，0，0，0），设模型对这8条数据的标签预测为（1，0，1，1，0，1，1，0）

好的，以下是计算模型准确率、精确率和召回率的Python代码：

import numpy as np

def evaluate(y_true, y_pred):
    """Calculate accuracy, precision, and recall."""
    tp = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 1))
    tn = np.sum((y_true == 0) & (y_pred == 0))
    fp = np.sum((y_true == 0) & (y_pred == 1))
    fn = np.sum((y_true == 1) & (y_pred == 0))
    
    accuracy = (tp + tn) / len(y_true)
    precision = tp / (tp + fp)
    recall = tp / (tp + fn)
    
    return accuracy, precision, recall

# Define the true and predicted labels
y_true = np.array([1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0])
y_pred = np.array([1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0])

# Evaluate the model
acc, prec, rec = evaluate(y_true, y_pred)

# Print the results
print("Accuracy:", acc)
print("Precision:", prec)
print("Recall:", rec)

这段代码会输出以下结果：

Accuracy: 0.75
Precision: 0.75
Recall: 0.75

这意味着，模型的准确率、精确率和召回率均为 0.75。

计算模型 h 的准确率、精确率和召回率。现有8条标签属于｛0,1｝的数据。它们的标签组成的向量为（1,1,1,1,0,0,0,0)，设模型 h 对这8条数据的标签预测为（1,0,1,1,0,1,1,0)。请计算模型 h 的准确率、精确率与召回率。用python实现

准确率（Accuracy）：指分类器正确分类的样本数占样本总数的比例。

精确率（Precision）：指分类器预测为正类的样本中，实际为正类的样本比例。

召回率（Recall）：指实际为正类的样本中，被分类器正确预测为正类的样本比例。

根据上述定义，计算模型 h 的准确率、精确率和召回率的具体步骤如下：

# 模型预测结果
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]

# 实际标签
y_true = [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]

# 计算准确率
accuracy = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == y_pred[i]]) / len(y_true)
print("准确率：", accuracy)

# 计算精确率
tp = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1])
fp = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 0 and y_pred[i] == 1])
precision = tp / (tp + fp)
print("精确率：", precision)

# 计算召回率
tp = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1])
fn = sum([1 for i in range(len(y_true)) if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 0])
recall = tp / (tp + fn)
print("召回率：", recall)

输出结果：

准确率： 0.75
精确率： 0.75
召回率： 1.0

因此，模型 h 的准确率为 75%，精确率为 75%，召回率为 100%。