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)。

相关问题

计算ARIMA模型的预测准确率的python代码

下面是计算ARIMA模型预测准确率的Python代码：

# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 切分训练集和测试集
train_data = data.iloc[:-12]
test_data = data.iloc[-12:]

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测未来12个月的数据
forecast = model_fit.forecast(steps=12)[0]

# 计算预测准确率
mse = mean_squared_error(test_data, forecast)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)

其中，`data.csv`是包含时间序列数据的CSV文件，`train_data`和`test_data`分别为训练集和测试集，`order=(1, 1, 1)`表示ARIMA模型的参数，`steps=12`表示预测未来12个月的数据，`mean_squared_error`函数用于计算均方误差，`np.sqrt`函数用于求平方根，最终输出RMSE作为预测准确率的指标。

CNN预测模型的python代码

CNN是卷积神经网络，是一种常用的深度学习模型。在Python中，可以使用Keras等深度学习框架来构建CNN模型。以下是一个简单的CNN预测模型的Python代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 定义模型
model = Sequential()

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加平铺层和全连接层
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)
print("Accuracy: %.2f%%" % (score[1]*100))

这个示例中，我们使用了Keras框架构建了一个简单的CNN模型，其中包括了两个卷积层和池化层、一个平铺层和两个全连接层。我们使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试。在训练过程中，我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数，同时记录了准确率作为评估指标。最终，我们通过调用`evaluate`函数来评估模型的准确率。