定义一个名为my_accuracy_score的Python函数: 这个函数将接受两个参数:y_true(真实标签)和y_pred(预测标签)。 在函数内部,计算y_true和y_pred中相同元素的数量: 这可以通过Python的列表解析和内置的sum函数来实现,或者使用numpy库中的函数来实现(如果考虑到效率和大数据处理)。在这里,我们采用纯Python
def recursion(num,sum=1): # 定义一个recursion函数 if num>1: # 当传入的数大于1才会执行if中的代码体 sum *= num return recursion(num-1,sum) # 重新调用recursion函数计算sum return sum # 当传入的num不大于1的时候就代表着阶乘结束,返回结果 recursion(5) # 第一次:判断出num>1,执行5*1,继续...
本文搜集整理了关于python中sklearnmetrics accuracy_score方法/函数的使用示例。 Namespace/Package: sklearnmetrics Method/Function: accuracy_score 导入包: sklearnmetrics 每个示例代码都附有代码来源和完整的源代码,希望对您的程序开发有帮助。 示例1 def main(): f = open("me.stdout", "r").read() ...