准确性 - Accuracy

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。