正解率の計算
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.metrics import accuracy_score
print(accuracy_score([1, 0, 1, 1], [1, 0, 0, 1]))- A
0.25 - B
3 - C
0.75 - D
1.0
正解と解説を見る
正解：C
accuracy_score(正解, 予測) は、一致した割合を返す。クラスの偏りがあるデータでは、正解率だけでは評価できない。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.metrics import accuracy_score` | — |
| 2 | `print(accuracy_score([1, 0, 1, 1], [1, 0, 0, …` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 0.75 |
- A
誤り。誤りの割合。
- B
誤り。割合ではなく、正解の数。
- C
正しい。4 件中 3 件が一致するので 0.75。
- D
誤り。3 番目の予測が違う。
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