from sklearn.metrics import accuracy_score score = accuracy_score(y_pred,y_test) print('Accuracy分数为:'+str(score)) from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
时间: 2024-02-13 15:00:49 浏览: 31
这两行代码之间缺少了一个换行符,应该加上换行符才能正确运行。如果加上了换行符,则正确的代码如下:
```
from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred,y_test)
print('Accuracy分数为:'+str(score))
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support
```
第二行代码使用了 precision_recall_fscore_support 函数,该函数可以计算分类器的准确率、召回率、F1 分数和支持度等指标。
相关问题
from sklearn.metrics import accuracy_score 例子
可以给出如何使用accuracy_score函数计算分类模型的准确率?
答案:可以使用以下代码来计算分类模型的准确率:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 假设有100个样本,其中80个样本分类正确,20个样本分类错误
y_true = [1]*80 + [0]*20
y_pred = [1]*70 + [0]*30
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率为:", accuracy)
```
在这个例子中,我们假设有100个样本,其中80个样本分类正确,20个样本分类错误。我们将正确的样本标签存储在y_true中,将分类器预测的标签存储在y_pred中。通过调用accuracy_score函数,并将这两个数组作为参数传递,可以计算出分类模型的准确率。最后打印出结果,结果为0.7,即70%。
解释一下这段代码from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
这段代码导入了 scikit-learn 中的 metrics 模块,其中包括了评估分类模型性能的一些函数。其中,accuracy_score 函数可以计算分类准确率(分类正确率),confusion_matrix 函数可以计算分类混淆矩阵(confusion matrix)。
示例代码如下:
```python
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
y_true = [0, 0, 1, 1, 1]
y_pred = [1, 0, 1, 1, 0]
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
# 计算混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print('Confusion Matrix:\n', conf_mat)
```
输出结果如下:
```
Accuracy: 0.6
Confusion Matrix:
[[1 1]
[1 2]]
```
其中,准确率为 0.6,表示模型将 5 个样本中的 3 个分类正确;混淆矩阵为:
```
[[1 1]
[1 2]]
```
表示真实标签为 0 的有 2 个,其中一个被预测为 1,一个被正确预测为 0;真实标签为 1 的有 3 个,其中一个被错误预测为 0,两个被正确分类为 1。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)