728x90
반응형
정확도(Aaccuraty)
- 예측데이터와 실제데이터가 얼마나 같은지 판단함
0~1의 값으로 출력되며, 백분율로 보면됩니다.
정확도 = 정답수/전체 예측한 갯수
이전 포스팅에서 knn분류 실습했던 내용으로 정확도를 한번 구해볼까요?
파이썬 KNeighborsClassifier KNN 분류 실습
혼자 공부하려고 정리했어요~ np.random.randint() 함수 활용 무작위수 30X2 (2set 생성) 임의 점을 생성하여 KNeighborsClassifier()를 활용하여 어디에 포함되는지 분류하기 import numpy as np from sklearn.neighbors imp
1.gihooni.com
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = knn.predict(X)
acc1 = np.sum(y == y_pred) / y.shape[0]
acc2 = knn.score(X, y)
acc3 = accuracy_score(y, y_pred)
print(acc1, acc2, acc3)
100% 다 맞추네요 ㅎㅎ
어렵지 않은 문제라 정확도가 높군요 ㅎㅎ
반응형
'파이썬 머신러닝ML' 카테고리의 다른 글
| 파이썬 로또 번호 예측 하기 #4 (0) | 2022.12.05 |
|---|---|
| 파이썬 K-fold, 최적 파라미터 찾기 (0) | 2022.12.05 |
| 파이썬 로또 번호 예측 하기 #3 (0) | 2022.11.27 |
| 파이썬 로또 번호 예측 하기 #2 (0) | 2022.11.23 |
| 파이썬 로또 번호 예측 하기 #1 (0) | 2022.11.23 |
댓글