GitHub周趋势2026W25 | Headroom 压缩 95% Token、NVIDIA 开源 AI Agent 安全扫描器、…
2026-07-28
2026-07-31 0
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score = 准确率指标，只用于【分类任务】，不能用于回归！公式：(accuracy=frac{预测正确的样本数量}{总样本数量})参数用法：python
运行
accuracy_score(y_true, y_pred)# y_true：真实标签# y_pred：模型预测标签
❌ 回归绝对不能用 accuracy_score
回归要用：
mean_squared_error MSE 均方误差mean_absolute_error MAEr2_score R² 决定系数from sklearn.metrics import accuracy_score# 真实类别y_true = [0,1,1,0,1]# 预测类别y_pred = [0,1,0,0,1]print(accuracy_score(y_true,y_pred)) # 0.8
| 指标 | 适用任务 |
|---|---|
| accuracy_score | 分类任务 |
| mean_squared_error(MSE) | 回归任务 |
| r2_score | 回归任务 |
accuracy_score 放到回归代码直接运行，会报错 / 算出毫无意义的值。如果你现在运行：
accuracy_score(y, y_predict)
大概率直接报错！因为 y 是连续浮点数，不是离散类别标签。
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