# Python示例fromsklearn.metricsimportaccuracy_score# 假设预测值和真实值y_true=[0,1,1,0]y_pred=[0,1,0,0]# 加入数据完整性检查iflen(y_true)==len(y_pred):accuracy=accuracy_score(y_true,y_pred)print(f"Accuracy:{accuracy}")else:print("Error: Input lengths do not match.") 1. 2. 3...
第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3,9,9,8,5,8] y_true = [0, 1, 2, 3,2,6,3,5,9] 1. 2. 3. 4. 5. accuracy_score(y_true, y_pred) Out[127]: 0.33333333333333331 accuracy_score(y_true...
accuracy1 = accuracy_score(train_y,pred1) print('在训练集上的精确度: %.4f'%accuracy1) pred2 = svm_model.predict(test_x) accuracy2 = accuracy_score(test_y,pred2) print('在测试集上的精确度: %.4f'%accuracy2) 输出: 在训练集上的精确度: 0.9...
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 因为逻辑回归是用于二分类问题,我们这里只取两个类别的数据 # 选择类别为0和1的数据 X = X[y != 2] y = y[y != 2] # 划...
base_acc = accuracy_score(y_test, rf.predict(X_test)) # Initialize empty list to store importances importances = [] # Iterate over all columns and remove one at a time foriinrange(X_train.shape[1]): X_temp = np.de...
有两种方法使不平衡的数据集来建立一个平衡的数据集——欠采样和过采样。 1.1. 欠采样 欠采样是通过...
我们进行手动的编写close()方法进行关闭，然而，每次这些写会造成代码冗余不优雅，JDK中对于释放资源有...
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Accuracy: {accuracy}') 2、混淆矩阵(Confusion Matrix) 混淆矩阵是一个表格,用于评估分类模型的性能,它显示了实际类别与模型预测类别的对应情况。混淆矩阵包含四个部分: 基于混淆矩阵,我们可以计算出几个关键的性能指标,如精确率(Precision)、召回率(Recall)和...
accuracy_score 主要用于对比预测结果的准备率下面的代码就是最简单的流程,先划分训练数据与测试数据,然后选择模型,输入训练数据进行泛化,输入测试数据求出计算结果,最后把计算结果与已有的测试结果进行对比,查看其正确率。 X,y=make_blobs(n_samples=150,n_features=2) #划分训练数据与测试数据 X_train,X_test,y...
acc = accuracy_score(y_test, rf.predict(np.delete(X_test, i, axis=1))) importances.append(base_acc - acc) # Plot importance scores plt.bar(range(len(importances)), importances) plt.show 4、相关性分析 计算各特征与目标变量之间的相关性。相关性越高的特征越重要。