sklearn分类器评估指标(精确率,混淆矩阵,precious-recall-Fmeasur,ROC曲线,损失函数)
1.精确率accuracy_score函数计算分类准确率:返回被正确分类的样本比例或者数量当多标签分类任务中,该函数返回子集的准确率,对于给定的样本,如果预测得到的标签集合与该样本真正的标签集合吻合,那么subsetaccuracy=1否则为零importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorey_pred=[0,2,1,3]y_true=[