深入理解from sklearn.metrics import accuracy_score,小白一看就懂

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文章目录

  • 一、from sklearn.metrics import accuracy_score 什么意思
  • 二、具体案例教我们如何使用
  • 总结


一、from sklearn.metrics import accuracy_score 什么意思

sklearn.metrics是scikit-learn开发的用于评估分类、回归和聚类算法性能的模块之一,其中包括了多种常用的评估指标函数。accuracy_score(y_true, y_pred)是其中之一,用于计算分类模型的准确率,即分类正确的样本数除以总样本数。函数的参数含义如下:

y_true:真实的分类标签,可以是列表、数组、Pandas Series或其他可迭代对象。
y_pred:模型预测的分类标签,需要与y_true格式相同。
accuracy_score()函数将返回一个01之间的单精度浮点数,表示分类模型的准确率。

二、具体案例教我们如何使用

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 2, 1, 3]
y_pred = [0, 1, 2, 2, 3]
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
print(acc)

输出结果为

0.8

总结

  1. 在上面的例子中,y_true是真实的分类标签,y_pred是模型预测的分类标签。

  2. 其中有4个样本的分类标签预测正确,一个样本预测错误,因此准确率为0.8(4/5)。

  3. accuracy_score()函数在机器学习的分类任务中广泛使用,可以衡量分类模型的整体性能,但是也需要结合其他指标进行综合分析。

  4. 需要注意的是,分类准确率并不一定是一个好的评估指标,特别是在数据类别不平衡的情况下。
    在这种情况下,其他评估指标,如召回率、精确度和F1-score,可能更加适用。

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