fromsklearn.metricsimportaccuracy_score y_true=[1,0,1,1]y_pred=[0,0,1,0]# 错误的预测结果accuracy=accuracy_score(y_true,y_pred)# 计算准确性 1. 2. 3. 4. 5. 在上述代码中,y_true和y_pred的格式需要完全一致,否则将导致accuracy_score计算准确性时发生异常。 根因分析 造成以上错误的根本原...
如果我们需要关注所有样本的分类表现,且每一类的样本数量相对均衡,那么使用accuracy_score是合适的。 如果存在类别不平衡,且我们对假正例(错误的正预测)特别敏感,那么我们应该使用precision_score来更好地评估模型性能。 3. 代码示例 我们可以使用Python中的sklearn库来计算这两个指标。以下代码演示了如何计算accuracy_sc...
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...
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...
第一种方式:accuracy_score 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 准确率importnumpyasnp from sklearn.metricsimportaccuracy_score y_pred=[0,2,1,3,9,9,8,5,8]y_true=[0,1,2,3,2,6,3,5,9]accuracy_score(y_true,y_pred)Out[127]:0.33333333333333331accuracy_score(y_true,y_...
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...
accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) # 类似海明距离,每个类别求准确后,再求微平均 Out[128]: 3 # 2, metrics fromsklearn import metrics metrics.precision_score(y_true, y_pred, average='micro') # 微平均,精确率 Out[130]: 0.33333333333333331 ...
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。 1X,y=make_blobs(n_samples=150,n_features=2)2#划分训练数据与测试数据3X_train,X_test...
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(nnmodel.predict(X_train),y_train)) print("神经网络测试模型评分:\n", accuracy_score(nnmodel.predict(X_test),y_test)) #数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.inspection import permutation_importance scaler = StandardScaler() scaler.fit(X_train) X...