accuracy_score代码python

如果您想使用accuracy_score计算分类器预测的准确率，可以在Python中导入sklearn.metrics库，然后使用accuracy_score函数，具体的代码可以参考以下示例：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 假设y_true和y_pred是分类器的真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]

acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(acc)

在这个例子中，y_true和y_pred分别表示真实标签和预测标签，其中0，1，2表示三个分类。计算准确率的方法是将真实标签和预测标签传递给accuracy_score函数，并将返回的值存储在acc变量中。该函数将自动计算准确率并返回结果。

相关问题

accuracy_score要如何使用python

`accuracy_score` 是 scikit-learn 库中用于计算分类准确率的函数。它可以用来比较分类模型的预测结果和真实结果之间的差异。

首先需要导入相关的库和数据：

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 2, 1, 0, 2, 1, 2, 0]
y_pred = [0, 1, 2, 1, 0, 1, 1, 2, 0]

这里 `y_true` 是真实的类别标签，`y_pred` 是分类器预测的结果。

然后调用 `accuracy_score` 函数来计算准确率：

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

输出结果为：

Accuracy: 0.6666666666666666

这表示分类器的准确率为 66.67%。

balanced_accuracy_score怎么导入 python

要导入`balanced_accuracy_score`函数，你需要从`sklearn.metrics`模块中导入它。可以按照以下代码示例导入：

from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score

导入后，你就可以使用`balanced_accuracy_score`函数来计算平衡精度得分了。

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