Accuracy_score 出现错误

Question

这是代码：

from sklearn.metrics import accuracy_score
print('Accuracy: ' + str(int(accuracy_score(y_pred, y_test))))

结果：

Accuracy: 0

这里是变量：

>>> y_pred
array([36, 36], dtype=int64)

>>> y_test
0    24
4    36
Name: Age, dtype: int64

如您所见， 36是一个正确的预测。 那为什么精度不是0.50呢？

Answer 1

尝试不使用 int，它会给出 0.5。 这是因为通过输入 int 不能返回像 0.5 这样的浮点数。

Answer 2

不要将其解析为 integer。

from sklearn.metrics import accuracy_score
print('Accuracy: ' + str(accuracy_score(y_pred, y_test)))

Answer 3

您在 accuracy_score 中传递的数据类型必须不同。 我认为您将y_pred作为 numpy 数组传递，将y_test作为 pandas object 传递。 请使用 .values 从 pandas .values获取 numpy 数组

accuracy_score(y_test.values,y_pred)

注意：根据 sklearn 文档，accuracy_score 的用法类似于 accuracy_score(y_true, y_pred)