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sklearn.metrics中的評估方法(accuracy_score,recall_score,roc_curve,roc_auc_score,confusion_matrix)

阿新 • • 發佈：2019-01-28

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

normalize：預設值為True，返回正確分類的比例；如果為False，返回正確分類的樣本數


>>>import numpy as np

>>>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)

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