python如何计算准确率召回率
用户关注问题
如何使用Python计算模型的准确率？
在Python中，如何方便地计算分类模型的准确率？有没有现成的库或函数可以使用？
使用sklearn库计算准确率
可以使用scikit-learn库中的accuracy_score函数来计算准确率。只需要传入真实标签和预测标签，函数会返回一个准确率的浮点数。例如：
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
这样可以快速得到模型的准确率。
什么是召回率，如何用Python来计算？
召回率具体指的是什么？怎样使用Python对模型的召回率进行计算？
召回率定义及Python计算方法
召回率是衡量模型检测出所有正样本能力的指标，即被正确识别的正样本占所有正样本的比例。在Python中，可以用sklearn.metrics库中的recall_score函数进行计算。示例代码如下：
from sklearn.metrics import recall_score
recall = recall_score(y_true, y_pred)
这能帮助评估模型在正样本识别上的表现。
除了准确率和召回率，还有哪些相关指标值得关注？
在评估分类模型时，计算准确率和召回率之外，有没有其他指标推荐用来全面评价模型性能？
其他重要的分类性能指标
除了准确率和召回率，常见的还有精确率（Precision）、F1分数，以及ROC AUC等。精确率反映预测为正的样本中有多少是真正的正样本，F1分数是精确率和召回率的调和平均，衡量模型综合表现。可以通过sklearn中的precision_score和f1_score轻松计算这些指标。