用python计算准确率_Python下的scikit-learn预测准确率计算（代码实例）

1.评价

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1, train_size=0.6)

# 分类器

clf = svm.svc(c=0.1, kernel='linear', decision_function_shape='ovr')

# clf = svm.svc(c=0.8, kernel='rbf', gamma=20, decision_function_shape='ovr')

clf.fit(x_train, y_train.ravel())

# 准确率

print clf.score(x_train, y_train) # 精度

print '训练集准确率：', accuracy_score(y_train, clf.predict(x_train))

print clf.score(x_test, y_test)

print '测试集准确率：', accuracy_score(y_test, clf.predict(x_test))

# decision_function

print 'decision_function:\n', clf.decision_function(x_train) #计算样本点到分割超平面的函数距离

print '\npredict:\n', clf.predict(x_train)

from sklearn.metrics import classification_report

# 输出更加详细的其他评价分类性能的指标。

print classification_report(y_test, y_count_predict, target_names = news.target_names)

按类别输出准确率，召回率

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