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    准确性 - Accuracy

    最近更新时间: 2022-02-24 17:33:36

    用 accuracy_score 可以计算真实值和预测值之间的准确性,即对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比,通常来说,准确率越高,分类器越好

    语法:

    ..| score accuracy_score normalize=<True|False> <actual_field_1> ... <actual_field_n> against <predicted_field_1> ... <predicted_field_n>
    

    参数说明:

    • 当 normalize=True 的时候,输出为正确分类的比例;当 normalize=False 的时候,输出为正确分类的绝对数量。
    • normalize 默认为 True。
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