人工智能分类任务得分

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score = 准确率指标,只用于【分类任务】,不能用于回归!公式:(accuracy=frac{预测正确的样本数量}{总样本数量})参数用法:python
运行
accuracy_score(y_true, y_pred)# y_true:真实标签# y_pred:模型预测标签
2. 重点避坑(你现在在做回归!)
你前面写的线性回归、Ridge、Lasso 属于回归问题,输出是连续数值(比如 3.56、12.78)❌ 回归绝对不能用 accuracy_score
回归要用:
mean_squared_errorMSE 均方误差mean_absolute_errorMAEr2_scoreR² 决定系数
3. 简单例子(分类场景正确示范)
from sklearn.metrics import accuracy_score# 真实类别y_true = [0,1,1,0,1]# 预测类别y_pred = [0,1,0,0,1]print(accuracy_score(y_true,y_pred)) # 0.8
4. 配套区分速记
表格| 指标 | 适用任务 |
|---|---|
| accuracy_score | 分类任务 |
| mean_squared_error(MSE) | 回归任务 |
| r2_score | 回归任务 |
5. 常见错误
很多新手把accuracy_score 放到回归代码直接运行,会报错 / 算出毫无意义的值。如果你现在运行:
accuracy_score(y, y_predict)
大概率直接报错!因为 y 是连续浮点数,不是离散类别标签。
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