1.1. accuracy_score() 计算所有样本中分类正确样本所占的比例 语法 ## 语法sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, *, normalize=True, sample_weight=None) y_true:y的真实值 y_pred:y的预测值 normalize:若为True(默认),返回分类得分,若为False,返回分类正确的样本个数 sample_weight:样本权重 ...
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_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 第二种方式:metrics 宏...
accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) #2 输出结果 2 recall_score :召回率=提取出的正确信息条数/样本中的信息条数。通俗地说,就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 klearn.metrics.recall_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1,average='binary', sample_weight=None) 将一...
一、sklearn.metrics模块概述 sklearn.metrics是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供了多种评估指标,如准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等。这些指标可以帮助我们了解模型的性能,以便进行模型选择和调优。 二、accuracy_score()函数 1. 函数定义 accuracy_score()函数用于计算分类模型的准...
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred,*,normalize=True,sample_weight=None) 可用来计算分类准确率分数。 可用来计算多分类准确率分数。 """Accuracy classification score.In multilabel classification, this function computes subset accuracy:the set of labels predicted for a sample must *exactly* ...
本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.accuracy_score 的用法。 用法: sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, *, normalize=True, sample_weight=None)准确度分类得分。在多标签分类中,此函数计算子集精度:为样本预测的标签集必须与 y_true 中的相应标签集完全匹配。
sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix),1、accuracy_score 分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解
from sklearn.metrics import accuracy_scoreyp = [1, 0, 1, 1]y = [1, 0, 0, 1]print("【显示】yp =",yp)print("【显示】y =",y)print("【执行】accuracy_score(yp, y)")print(accuracy_score(yp, y))print("【执行】accuracy_score(y, yp)")print(accuracy_score(y, yp)) A选项:...
当normalize为True时,最好的表现是score为1,当normalize为False时,最好的表现是score未样本数量. #示例 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0, 2, 1, 3] y_true = [0, 1, 2, 3] print(accuracy_score(y_true, y_pred)) # 0.5 ...
>>> from sklearn.metrics import accuracy_score >>> y_pred = [0, 2, 1, 3] >>> y_true = [0, 1, 2, 3] >>> accuracy_score(y_true, y_pred) 0.5 >>> accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) 2 在多标签的case下,二分类label: >>> accuracy_score(np.array([[0, 1...