Hướng dẫn what is accuracy_score in python? - độ chính xác_score trong python là gì?

sklearn.metrics.accuracy_score (y_true, y_pred, *, bình thường = true, sample_weight = none) [nguồn] ¶accuracy_score(y_true, y_pred, *, normalize=True, sample_weight=None)[source]

Điểm phân loại chính xác.

Trong phân loại đa nhãn, hàm này tính toán độ chính xác của tập hợp con: tập hợp các nhãn được dự đoán cho một mẫu phải khớp chính xác với tập hợp các nhãn tương ứng trong y_true.

Đọc thêm trong Hướng dẫn sử dụng.User Guide.

Các tham số: Y_TRUE1D giống như mảng hoặc Ma trận chỉ báo nhãn / Ma trận thưa thớt:y_true1d array-like, or label indicator array / sparse matrix

Nhãn sự thật mặt đất (đúng).

Y_PRED1D giống như mảng, hoặc mảng chỉ báo nhãn / ma trận thưa thớt1d array-like, or label indicator array / sparse matrix

Nhãn dự đoán, như được trả lại bởi một phân loại.

NormalizeBool, mặc định = truebool, default=True

Nếu

>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5
0, hãy trả lại số lượng mẫu được phân loại chính xác. Nếu không, trả lại phần của các mẫu được phân loại chính xác.

sample_weightarray giống như hình dạng (n_samples,), mặc định = không cóarray-like of shape (n_samples,), default=None

Trọng lượng mẫu.

Returns:scorefloat:scorefloat

Nếu

>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5
1, hãy trả lại tỷ lệ các mẫu được phân loại chính xác (float), nếu không sẽ trả về số lượng mẫu được phân loại chính xác (int).

Hiệu suất tốt nhất là 1 với

>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5
1 và số lượng mẫu có
>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5
3.

Xem thêm

>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5
4

Tính độ chính xác cân bằng để đối phó với các bộ dữ liệu mất cân bằng.

>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5
5

Tính điểm số hệ số tương tự Jaccard.

>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5
6

Tính toán mất Hamming trung bình hoặc khoảng cách Hamming giữa hai bộ mẫu.

>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5
7

Tính toán tổn thất phân loại không một. Theo mặc định, chức năng sẽ trả về tỷ lệ phần trăm của các tập hợp con được dự đoán không hoàn hảo.

Ghi chú

Trong phân loại nhị phân, hàm này bằng với hàm

>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5
5.

Ví dụ

>>> from sklearn.metrics import accuracy_score
>>> y_pred = [0, 2, 1, 3]
>>> y_true = [0, 1, 2, 3]
>>> accuracy_score(y_true, y_pred)
0.5
>>> accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)
2

Trong trường hợp đa nhãn với các chỉ số nhãn nhị phân:

>>> import numpy as np
>>> accuracy_score(np.array([[0, 1], [1, 1]]), np.ones((2, 2)))
0.5

Ví dụ sử dụng ________ 19¶

Trong hướng dẫn này & nbsp; Python, chúng tôi sẽ tìm hiểu về Scikit Tìm hiểu acuuracy_score trong Python và chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các ví dụ khác nhau liên quan đến scikit learn accuracy_score. Và chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề này. scikit learn acuuracy_score in python and we will also cover different examples related to scikit learn accuracy_score. And we will cover these topics.

  • Scikit Tìm hiểu chính xác_score
  • Scikit Tìm hiểu chính xác_Score Ví dụ
  • Cách Scikit học chính xác_score hoạt động

  • Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có chuyên môn trong việc làm việc với các thư viện khác nhau trên tkinter, pandas, numpy, rùa, django, matplotlib, tenorflow, scipy, scikit-learn, v.v. Ở các quốc gia như Hoa Kỳ, Canada, Vương quốc Anh, Úc, New Zealand, v.v. Hãy xem hồ sơ của tôi.
  • Scikit Tìm hiểu chính xác_Score Ví dụ
  • Cách Scikit học chính xác_score hoạt động

Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất ở Hoa Kỳ. Tôi đã làm việc với Python trong một thời gian dài và tôi có chuyên môn trong việc làm việc với các thư viện khác nhau trên tkinter, pandas, numpy, rùa, django, matplotlib, tenorflow, scipy, scikit-learn, v.v. Ở các quốc gia như Hoa Kỳ, Canada, Vương quốc Anh, Úc, New Zealand, v.v. Hãy xem hồ sơ của tôi.accuracy_score method is used to calculate the accuracy of either the faction or count of correct prediction in Python Scikit learn.

Sự khác biệt giữa điểm và chính xác_score là gì?

Accuracy Score = (TP+TN)/ (TP+FN+TN+FP)

Trong trường hợp Gaussiannb, các tài liệu nói rằng phương pháp điểm số của nó: trả về độ chính xác trung bình trên dữ liệu và nhãn thử nghiệm đã cho. Phương thức chính xác_score cho biết giá trị trả về của nó phụ thuộc vào cài đặt cho tham số bình thường hóa: nếu sai, hãy trả lại số lượng mẫu được phân loại chính xác.

accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)

Làm thế nào để Python tính điểm chính xác?

Syntax:

sklearn.metrics.accuracy_score(y_true,y_pred,normalize=False,sample_weight=None)

Parameters:

  • Trong học máy, độ chính xác là một trong những số liệu đánh giá hiệu suất quan trọng nhất cho mô hình phân loại. Công thức toán học để tính toán độ chính xác của mô hình học máy là 1 - (số lượng mẫu phân loại sai / tổng số mẫu). label indicator array / sparse matrix correct label.
  • Làm thế nào để tôi tìm thấy điểm F1 của tôi trong Python? label indicator array / sparse matrix predicted labels as returned by the classifiers.
  • Cách tính điểm F1 trong Python (bao gồm cả ví dụ). It contains the boolean value(True/False).If False, return the number of correctly confidential samples. Otherwise, it returns the fraction of correctly confidential samples.

Returns:

score:float

  • Khi sử dụng các mô hình phân loại trong học máy, một số liệu phổ biến mà chúng tôi sử dụng để đánh giá chất lượng của mô hình là điểm F1 ..
  • Số liệu này được tính là:.

Điểm F1 = 2 * (độ chính xác * nhớ lại) / (độ chính xác + thu hồi).

accuracy_score(
 y_true,
 y_pred,
 normalize: bool=True,
 sample_weight:__class__ =None
)

Làm thế nào để bạn xác định điểm chính xác?

Scikit Tìm hiểu chính xác_Score Ví dụ

Như chúng ta biết thư viện Scikit learn được sử dụng để tập trung vào việc mô hình hóa dữ liệu và không tập trung vào tải và thao tác dữ liệu. Ở đây chúng ta có thể sử dụng Scikit Tìm hiểu chính xác_score để tính độ chính xác của dữ liệu.

Ví dụ 1:

Trong ví dụ này, chúng ta có thể thấy

  • y_pred = [0, 5, 2, 4] được sử dụng làm giá trị dự đoán mà chúng ta có thể chọn. is used as predicted value that we can choose.
  • y_true = [0, 1, 2, 3] được sử dụng làm giá trị thực đã được đưa ra. is used as true value that already given.
  • Accuracy_score (y_true, y_pred) được sử dụng để kiểm tra độ chính xác của giá trị thực và giá trị dự đoán. is used to check the accuracy_score of true value and predicted value.
 import numpy as np
 from sklearn.metrics import accuracy_score
 y_pred = [0, 5, 2, 4]
 y_true = [0, 1, 2, 3]
 accuracy_score(y_true, y_pred)

Output:

Sau khi chạy mã trên, chúng ta nhận được đầu ra sau trong đó chúng ta có thể thấy rằng ở đây giá trị được chuẩn hóa là đúng từ điều này, chúng ta nhận được giá trị float.

Hướng dẫn what is accuracy_score in python? - độ chính xác_score trong python là gì?
Scikit học ví dụ về điểm chính xác

Ví dụ 2:

Trong ví dụ này & nbsp; chúng ta có thể thấy:example, we can see:

  • Nếu bình thường hóa == false, nó sẽ trả về số lượng bí mật chính xác (int).
  • y_pred = [0, 5, 2, 4] & nbsp; được sử dụng làm giá trị dự đoán mà chúng ta có thể chọn. is used as predicted value that we can choose.
  • y_true = [0, 1, 2, 3] & nbsp; được sử dụng làm giá trị thực đã được đưa ra. is used as true value that already given.
  • accuracy_score (y_true, y_pred, bình thường = false) được sử dụng để kiểm tra độ chính xác của giá trị thực và dự đoán vale.is used to check the accuracy_score of true value and predicted vale.
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = [0, 5, 2, 4]
y_true = [0, 1, 2, 3]
accuracy_score(y_true, y_pred)
accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)

Output:

Sau khi chạy mã trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau trong đó chúng ta có thể thấy rằng điểm chính xác của TRUE_VALUE và dự đoán_value.

Hướng dẫn what is accuracy_score in python? - độ chính xác_score trong python là gì?
Scikit Học điểm chính xác Bình thường hóa ví dụ

Đọc Scikit-Learn vs Tensorflow

Cách Scikit học chính xác_score hoạt động

Scikit tìm hiểu chính xác_score hoạt động với phân loại đa nhãn trong đó hàm chính xác_score tính toán độ chính xác của tập hợp con.accuracy_score works with multilabel classification in which the accuracy_score function calculates subset accuracy.

  • Tập hợp các nhãn được dự đoán cho mẫu phải khớp chính xác với tập hợp các nhãn tương ứng trong Y_True.y_true.
  • Độ chính xác xác định cách mô hình thực hiện tất cả các lớp. Nó rất hữu ích nếu tất cả các lớp đều quan trọng như nhau.
  • Độ chính xác của mô hình được tính là tỷ lệ giữa số lượng dự đoán chính xác so với tổng số dự đoán.

Code:

Trong mã sau, chúng tôi nhập hai thư viện nhập Numpy và nhập sklearn.metrics để dự đoán độ chính xác của mô hình.import numpy and import sklearn.metrics for predicting the accuracy of the model.

  • y_true = [[tích cực, tính toán, âm tính, âm tính, tính năng tích cực, tích cực, tích cực, tích cựcthis is the true value of the model.
  • y_pred = [[tích cực, tính toán, âm tính, tính năng tích cực, tính năng tích cực, tính toán, âm tính, tính năng tích cực, tích cực] Đây là giá trị dự đoán của mô hình.“positive”] this the predicted value of the model.
  • Độ chính xác = (r [0] [0] + r [-1] [-1]) / numpy.sum (r) được sử dụng để tính toán độ chính xác của mô hình.sum(r) is used to calculate the accuracy csore of the model.
  • In (độ chính xác) được sử dụng để in chính xác_score trên màn hình. is used to print the accuracy_score on the screen.
import numpy 
import sklearn.metrics

y_true = ["positive", "negative", "negative", "positive", "positive", "positive", "negative"]
y_pred = ["positive", "negative", "positive", "positive", "negative", "positive", "positive"]

r = sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)

r = numpy.flip(r)

accuracy = (r[0][0] + r[-1][-1]) / numpy.sum(r)
print(accuracy)

Output:

Sau khi chạy mã trên, chúng tôi nhận được đầu ra sau trong đó chúng ta có thể thấy rằng điểm chính xác của mô hình được in trên màn hình.

Hướng dẫn what is accuracy_score in python? - độ chính xác_score trong python là gì?
Cách Scikit học điểm chính xác hoạt động

Sklearn.metrics có chức năng chính xác_score () có thể sử dụng để tính độ chính xác. sklearn.metrics has function accuracy_score() that can use to calculate the accuracy.

accuracy = sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred)

Bạn cũng có thể thích:

  • Scikit học cây quyết định
  • Scikit học hồi quy sườn núi
  • Hướng dẫn phân loại học Scikit
  • Scikit learn hidden model model
  • Scikit học phân cụm phân cấp

Vì vậy, trong hướng dẫn này, chúng tôi đã thảo luận về scikit tìm hiểu chính xác_score trong Python và chúng tôi cũng đã trình bày các ví dụ khác nhau liên quan đến việc thực hiện nó. Dưới đây là danh sách các ví dụ mà chúng tôi đã đề cập.scikit learn accuracy_score in python and we have also covered different examples related to its implementation. Here is the list of examples that we have covered.

  • Scikit Tìm hiểu chính xác_score
  • Scikit Tìm hiểu chính xác_Score Ví dụ
  • Cách Scikit học chính xác_score hoạt động

Hướng dẫn what is accuracy_score in python? - độ chính xác_score trong python là gì?

Scikit tìm hiểu chính xác_score hoạt động với phân loại đa nhãn trong đó hàm chính xác_score tính toán độ chính xác của tập hợp con.

Sự khác biệt giữa điểm và chính xác_score là gì?

Trong trường hợp Gaussiannb, các tài liệu nói rằng phương pháp điểm số của nó: trả về độ chính xác trung bình trên dữ liệu và nhãn thử nghiệm đã cho. Phương thức chính xác_score cho biết giá trị trả về của nó phụ thuộc vào cài đặt cho tham số bình thường hóa: nếu sai, hãy trả lại số lượng mẫu được phân loại chính xác.

Làm thế nào để Python tính điểm chính xác?

Trong học máy, độ chính xác là một trong những số liệu đánh giá hiệu suất quan trọng nhất cho mô hình phân loại.Công thức toán học để tính toán độ chính xác của mô hình học máy là 1 - (số lượng mẫu phân loại sai / tổng số mẫu).1 – (Number of misclassified samples / Total number of samples).

Làm thế nào để tôi tìm thấy điểm F1 của tôi trong Python?

Cách tính điểm F1 trong Python (bao gồm cả ví dụ)..
Khi sử dụng các mô hình phân loại trong học máy, một số liệu phổ biến mà chúng tôi sử dụng để đánh giá chất lượng của mô hình là điểm F1 ..
Số liệu này được tính là:.
Điểm F1 = 2 * (độ chính xác * nhớ lại) / (độ chính xác + thu hồi).
where:.

Làm thế nào để bạn xác định điểm chính xác?

Độ chính xác - Độ chính xác là thước đo hiệu suất trực quan nhất và nó chỉ đơn giản là một tỷ lệ quan sát được dự đoán chính xác cho tổng quan sát.a ratio of correctly predicted observation to the total observations.