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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
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这是代码:
from sklearn.metrics import accuracy_score
print('Accuracy: ' + str(int(accuracy_score(y_pred, y_test))))
结果:
Accuracy: 0
这里是变量:
>>> y_pred
array([36, 36], dtype=int64)
>>> y_test
0 24
4 36
Name: Age, dtype: int64
如您所见,36
是正确的预测。那么为什么准确度不是 0.50
呢?
最佳答案
尝试不使用 int,它会给出 0.5。这是因为通过输入 int 无法返回像 0.5 这样的 float 。
关于python - Accuracy_score 出现错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58620732/
这是代码: from sklearn.metrics import accuracy_score print('Accuracy: ' + str(int(accuracy_score(y_pred,
我正在尝试在 Python 中从 sklearn.metrics 运行 accuracy_score。我真实的 y 和预测的 y 都是稀疏矩阵格式 -- import scipy.sparse as
我的演示在这里-: a=[1.47, 4.13, -2.51, 2.47, 5.45, 4.3, 8.97, -0.19, 11.79] b=[1, 4, 2, 1, 2, 2
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我已经成功安装了sklearn。然而,当我运行 sklearn.metrics.accuracy_score 时,它给出了一个错误 ImportError: No module named 'skle
我在 sklearn.metrics 中使用了 balanced_accuracy_score 和 accuracy_score。 根据文档,这两个指标是相同的,但在我的代码中,第一个是 96%,第二
我是这个机器学习的新手,并使用这个波士顿数据集进行预测。除了 precision_score 和 accuracy_score 的结果之外的所有内容都工作正常。这就是我所做的: import pand
假设我已经准备好使用 scikit learn 和 SVC 进行一些文本分类。首先我将语料库矢量化,将数据分成测试集和训练集,然后将标签设置到训练集中。现在我想获得分类的准确性。 来自document
我正在使用 Python sklearn(0.17 版)在数据集上选择理想模型。为此,我遵循了以下步骤: 使用 cross_validation.train_test_split 和 test_siz
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!