一：函数作用

在二分类或者多分类中，预测得到的label，跟真实label比较，计算准确率。即：通过prediction预测结果和test_y测试集结果计算得到模型的准确率

print("The acc of the SVM is ;",metrics.accuracy_score(prediction,test_y))

print('The accuracy of the Logistic Regression is',metrics.accuracy_score(prediction,test_y))

二：函数介绍和使用

分类准确率分数：是指所有分类正确的百分比

sklearn.metrics.accuracy_score(

y_true,

y_pred,

*,

normalize=True,

sample_weight=None)

y_true：真是标签。二分类和多分类情况下是一列，多标签情况下是标签的索引。

y_pred：预测标签。二分类和多分类情况下是一列，多标签情况下是标签的索引。

normalize:bool, optional (default=True)，如果是false，正确分类的样本的数目(int)；如果为true，返回正确分类的样本的比例，必须严格匹配真实数据集中的label，才为1，否则为0。

sample_weight：array-like of shape (n_samples,), default=None。Sample weights.

补充：如果normalize == True,返回正确分类的样本的比例，否则返回正确分类的样本的数目(int)

实例：

#基于鸢尾花数据的一个例子

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn import metrics

iris =pd.read_csv('iris.csv')
petal=iris[['PetalLengthCm','PetalWidthCm','Species']]
sepal=iris[['SepalLengthCm','SepalWidthCm','Species']]

train_p,test_p=train_test_split(petal,test_size=0.3,random_state=0) #petals
train_x_p=train_p[['PetalWidthCm','PetalLengthCm']]
train_y_p=train_p.Species
test_x_p=test_p[['PetalWidthCm','PetalLengthCm']]
test_y_p=test_p.Species

model=svm.SVC()
model.fit(train_x_p,train_y_p)
prediction=model.predict(test_x_p)
print('The accuracy of the SVM using Petals is:',metrics.accuracy_score(prediction,test_y_p))

metrics.accuracy_score()函数计算acc相关推荐

sklearn(五)计算acc:使用metrics.accuracy_score()计算分类的准确率
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, *, normalize=True, sample_weight=None) 输入参数: y_true:真 ...
异步请求积压可视化｜如何 1 分钟内快速定位函数计算积压问题
作者 | 千风本文分为三个部分:概述中引入了积压问题,并介绍了函数计算异步调用基本链路:并在指标介绍部分详细介绍了指标查看方式,分类解读了不同的指标含义:最后以一个常见的异步请求积压场景为例,介绍如 ...
从零入门 Serverless | 函数计算的可观测性
作者 | 夏莞阿里巴巴函数计算团队本文整理自<Serverless 技术公开课>,关注"Serverless"公众号,回复"入门",即可获取 S ...
使用函数计算三步实现深度学习 AI 推理在线服务
目前深度学习应用广发, 其中 AI 推理的在线服务是其中一个重要的可落地的应用场景.本文将为大家介绍使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖 ...
基于函数计算的 Serverless AI 推理
前言概述本文介绍了使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩 ...
本地函数定义是非法的_使用函数计算三步实现深度学习 AI 推理在线服务
目前深度学习应用广发, 其中 AI 推理的在线服务是其中一个重要的可落地的应用场景.本文将为大家介绍使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践, 其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖. ...
从函数计算到 Serverless 架构
作者:秋雨陈前言随着 Serverless 架构不断发展,各云厂商和开源社区都已经布局 Serverless 领域,一方面表现在云厂商推出传统服务/业务的 Serverless 化版本,或者 Se ...
SkyWalking峰会：v9解密+BanyanDB首发+eBPF探针+K8s监控实践+函数计算可观测
出品 | CSDN云原生 Apache SkyWalking是中国首个,也是目前唯一的个人开源的Apache顶级项目.作为一个针对分布式系统的应用性能监控 APM 和可观测性分析平台,SkyWalki ...
云起实验室：基于函数计算实现AI推理
本场景基于函数计算建立一个TensorFlow Serverless AI推理平台. 点击立即参与云产品场景体验https://developer.aliyun.com/adc/scenario/35 ...

metrics.accuracy_score()函数计算acc

一：函数作用

二：函数介绍和使用

实例：

metrics.accuracy_score()函数计算acc相关推荐

最新文章

热门文章

metrics.accuracy_score()函数 计算acc

一：函数作用

二：函数介绍和使用

实例：

metrics.accuracy_score()函数 计算acc相关推荐

最新文章

热门文章

metrics.accuracy_score()函数计算acc

metrics.accuracy_score()函数计算acc相关推荐