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

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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0到1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

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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。