python - 如何找出准确性？

我想知道sklearn中是否有一个函数对应于精度（实际数据和预测数据之间的差异）以及如何打印出来？

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
naive_classifier= GaussianNB()
y =naive_classifier.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
pr=naive_classifier.predict(iris.data)

最佳答案

SciKit中的大多数分类器都有一个内置的score()函数，在该函数中，您可以输入x_测试和y_测试，它将为该估算器输出适当的度量。对于分类估计，它主要是'mean accuracy'。
此外，sklearn.metrics还具有许多可用功能，这些功能将输出不同的指标，如accuracy、precision、recall等。
对于您的特定问题，您需要accuracy_score

from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(iris.target, pr)

关于python - 如何找出准确性？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42471082/