AccuracyScore

教師あり学習で作成した分類モデルがどのくらいの精度になっているか確認するためにaccuracyを算出してみましょう。

＜手順①＞ライブラリのインポート

In [1]: # ライブラリのインポート
       from sklearn.metrics import accuracy_score

＜手順②＞正解ラベル、予測ラベルの指定

    # 予測ラベル
       y_pred = [0, 2, 1, 3]

       # 正解ラベル
       y_true = [0, 1, 2, 3]

＜ accuracyの算出＞

# accuracyの算出
       print(accuracy_score(y_true, y_pred))

この関数は第1引数に正解ラベル、第2引数に予測ラベルを指定します。まずシンプルなデータを使って、挙動を確認してみましょう。

上記の例の場合、予測と正解ラベルのうち一致しているものが4分の2となっているため、0.5と算出できます。
また引数は正解ラベル、予測ラベルの順番になっていることに注意しましょう。

分類問題ではモデルの精度が解釈しやすいため、頻繁にAccuracy_Scoreを用います。