accuracy_score normalized

### 关于 `accuracy_score` 的 `normalized` 参数在 scikit-learn 中，`accuracy_score` 是一个用于评估分类模型性能的函数。它计算预测值与真实值之间的准确率（accuracy）。`accuracy_score` 的 `normalized` 参数决定了返回的准确率是否以归一化的形式表示。 - 当 `normalized=True` 时（默认值），函数返回的是准确率的归一化值，即正确预测的比例（范围为 [0, 1]）[^4]。 - 当 `normalized=False` 时，函数返回的是正确预测的样本数量（整数）[^4]。以下是一个示例代码，展示如何使用 `accuracy_score` 的 `normalized` 参数： ```python from sklearn.metrics import accuracy_score # 示例数据 y_true = [1, 2, 3, 4] y_pred = [1, 2, 2, 4] # 使用 normalized=True (默认值) accuracy_normalized = accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True) print("Normalized Accuracy:", accuracy_normalized) # 使用 normalized=False accuracy_non_normalized = accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False) print("Non-Normalized Accuracy:", accuracy_non_normalized) ``` #### 输出结果假设上述代码运行后： - `accuracy_normalized` 的值为 `0.75`（因为有 3 个样本预测正确，总样本数为 4，所以准确率为 3/4 = 0.75）。 - `accuracy_non_normalized` 的值为 `3`（表示有 3 个样本预测正确）。 ### 注意事项 - 如果 `y_true` 和 `y_pred` 的长度不一致，`accuracy_score` 会抛出异常。 - `accuracy_score` 适用于多分类问题和二分类问题。 ### 相关概念 `accuracy_score` 的 `normalized` 参数类似于其他指标（如 `precision_score` 或 `recall_score`）中的 `average` 参数，用于控制输出的形式。不过，`accuracy_score` 的核心是计算预测正确的比例或数量，而不涉及加权或其他复杂的平均方法[^4]。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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