因为最近写的分类模型需要性能评价 ，常用的分类性能评价有 准确率、查准率、召回率、F1
分类问题的常用的包 sklearn ，下面对准确率所用的方法进行介绍
前提知识
对于我们的二分类问题，会有以下情况：
- 真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例，预测类别为正例。
- 假正例（False Positive，FP）：真实类别为负例，预测类别为正例。
- 假负例（False Negative，FN）：真实类别为正例，预测类别为负例。
- 真负例（True Negative，TN）：真实类别为负例，预测类别为负例。
然后可以构建混淆矩阵（Confusion Matrix）如下表所示。
真实类别预测类别预测类别正例负例正例TPFN负例FPTN
ACC
A c c = ( T P + T N ) / t o t a l Acc=(TP+TN)/total A c c =(T P +T N )/t o t a l
1、sklearn.metrics.accuracy_score()方法
方法说明：
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, *, normalize=True, sample_weight=None):
参数介绍：
- y_true：真实的标签，即数据集中真实的分类标签情况，是一个1维的数组
- y_pred：预测标签，即模型预测的分类标签情况，是一个1维的数组
- normalize：默认为True，返回正确分类样本的分数，如果”False”，则返回正确分类的样本数
- sample_weight：数组类型，样本的权重
举例：
from sklearn.metrics import accuracy_score
pred = [0, 1, 0, 1]
target = [0, 1, 1, 0]
acc = accuracy_score(pred , target)
print(acc)
====>0.5
Original: https://blog.csdn.net/weixin_42272869/article/details/123782054
Author: pan_mlpan
Title: python – sklearn 计算准确率
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