accuracy_score()
时间: 2023-11-01 18:06:42 浏览: 31
`accuracy_score()` 是 Scikit-learn 库中用于计算分类模型精度的函数。它需要两个参数:真实标签(y_true)和预测标签(y_pred)。它会将真实标签和预测标签进行比较,然后返回分类模型的精度得分,即正确预测的样本数目占总样本数目的比例。具体计算方式如下:
```
accuracy = (正确预测的样本数目) / (总样本数目)
```
例如,如果有100个样本,分类模型预测其中80个样本的标签正确,那么精度得分就是0.8。
以下是使用 `accuracy_score()` 函数计算分类模型精度的示例代码:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1, 2, 3, 4, 6]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy))
```
输出结果为:
```
Accuracy: 0.80
```
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:
```python
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方法
accuracy_score是一个用于计算分类模型准确率的函数,它可以通过比较模型预测结果与真实标签来计算模型的分类准确率。在Python中,可以使用sklearn.metrics库中的accuracy_score函数来计算准确率。具体使用方法如下:
1. 导入sklearn.metrics库中的accuracy_score函数:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
```
2. 准备模型预测结果和真实标签数据:
```python
y_true = [0, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]
```
在这个例子中,y_true代表真实标签数据,y_pred代表模型预测结果数据。
3. 调用accuracy_score函数,传入真实标签数据和模型预测结果数据:
```python
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
```
调用后,accuracy_score函数会返回准确率结果。在这个例子中,准确率为0.8。
注意:在使用accuracy_score函数计算准确率时,真实标签数据和模型预测结果数据的长度必须相等。