获取高斯奈夫贝叶斯的精度。

Question

我写的这个例子是 https:/scikit-learn.org。...但我找不到精度？

import numpy as np
x = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1],[2, 1], [3, 2]])
y = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2])
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf.fit(x, y)
pred = clf.predict([[-0.8, -1]])

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y,pred)

Answer 1

你正在传递的输入是 accuracy_score() 两个样本数不一致的变量(y 有6个样本。pred 有1）。)

为了得到精度，你应该将 sklearn.metrics.precision_score():

• 矢量 y_true 代表基本真理（正确）目标值和
• 矢量 y_pred 代表分类器返回的估计目标。

在您的情况下，您没有 y_true 关于矢量 [-0.8, -1].

见 文件 以及其中的例子。