表示预测准确率python代码
时间: 2023-10-13 09:16:43 浏览: 31
以下是一个简单的Python代码片段,用于计算分类或预测准确率:
```
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0] # 实际值
y_pred = [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0] # 预测值
correct = 0
for i in range(len(y_true)):
if y_true[i] == y_pred[i]:
correct += 1
accuracy = correct / len(y_true)
print("Accuracy:", accuracy)
```
此代码假设有两个相等长度的列表,“y_true”包含实际值(0或1),“y_pred”包含预测值(0或1)。代码迭代这些列表,并计算有多少次预测是正确的。最后,准确率被计算为正确预测的次数除以总预测次数。
相关问题
预测指标准确率Python代码
预测指标准确率是指分类模型中正确预测的样本数占总样本数的比例。以下是基于Python代码实现的准确率计算方法:
def classifier_metrics_by_self(y_true, y_pred):
TP, FP, FN, TN = 0, 0, 0, 0
for i in range(len(y_true)):
if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1:
TP += 1
if y_true[i] == 0 and y_pred[i] == 1:
FP += 1
if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 0:
FN += 1
if y_true[i] == 0 and y_pred[i] == 0:
TN += 1
accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)
return accuracy
其中,y_true和y_pred分别为真实值和预测值的列表。TP表示真正例,即真实值为1且预测值也为1的样本数;FP表示假正例,即真实值为0但预测值为1的样本数;FN表示假负例,即真实值为1但预测值为0的样本数;TN表示真负例,即真实值为0且预测值也为0的样本数。准确率的计算公式为:(TP + TN) / (TP + FP + FN + TN)。
python准确率accuracy代码表示
如果您正在讨论Python中的准确率(accuracy),可以在分类问题中使用以下代码表示:
```
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [...] # 真实值
y_pred = [...] # 预测值
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率为: {:.2f}%".format(accuracy*100))
```
其中,`y_true` 是实际类别标签,`y_pred` 是预测的类别标签。最后输出的准确率,以百分比形式表示,保留两位小数。