如何用python计算正确率
用户关注问题
什么是模型的正确率？
在机器学习中，‘正确率’具体指的是什么？它如何衡量模型的表现？
正确率的定义
正确率是指模型预测结果中，预测正确的样本数量占总样本数量的比例。它衡量了模型在整体样本上的准确程度，是评估分类模型性能的常用指标。
用Python计算正确率需要哪些库？
在Python中，有哪些常用工具或库能辅助计算模型的正确率？
Python中计算正确率的库
常用的Python库包括scikit-learn，它提供了metrics模块中的accuracy_score函数，能够方便快捷地计算模型预测的正确率。此外，纯Python代码也可以通过比较预测值与真实标签来计算正确率。
如何用Python代码实现计算正确率？
能否提供一个简单的Python示例代码，演示如何计算分类模型的正确率？
Python计算正确率示例
可以使用如下方法计算正确率：
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 真实标签
y_true = [0, 1, 2, 2, 1]
# 模型预测标签
y_pred = [0, 2, 2, 2, 1]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('准确率:', accuracy)
这个示例利用了scikit-learn中的accuracy_score函数，比较了真实标签和预测标签，输出模型的正确率。