详解accuracy_score函数

机器学习领域中，准确率是一个重要的评估指标。在Python中，我们可以使用sklearn.metrics模块下的accuracy_score函数来计算分类结果的准确率。本文将从多个方面详细解析该函数。

一、计算准确率的意义

在评估模型性能时，我们需要对预测结果与真实值进行比对。准确率是其中一个常用的评估指标，其定义为预测正确的样本数占样本总数的比例。计算准确率可以帮助我们了解模型的预测能力，从而选择更好的算法或调整参数。

二、accuracy_score函数的用法

函数原型：accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)

参数说明：

• y_true：array-like，真实值
• y_pred：array-like，预测值
• normalize：bool类型，可选参数，默认为True，表示是否对结果进行归一化（将计算结果除以样本总数得到比例）
• sample_weight：array-like，可选参数，表示每个样本的权重

函数返回值：准确率值或归一化后的准确率值

  from sklearn.metrics import accuracy_score
  
  y_true = [0, 1, 0, 1]
  y_pred = [0, 1, 1, 1]
  
  acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
  print(acc) # 输出0.75

三、normalize参数的作用

accuracy_score函数的normalize参数控制是否对计算结果进行归一化。当normalize为True时，函数计算的是分类正确的样本比例；当normalize为False时，函数计算的是分类正确的样本数。以样本个数为5的情况为例，归一化后的准确率比不归一化的准确率要小，因为分母除以了较大的数量。

  y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
  y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]
  
  acc_norm = accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True)
  acc_unnorm = accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)
  
  print(acc_norm) # 输出0.6
  print(acc_unnorm) # 输出3

四、计算样本加权的准确率

有些模型中，不同样本对准确率的贡献是不同的，这时候我们可以使用sample_weight参数来指定每个样本的权重。例如，有些任务中，正确预测少数类样本比正确预测多数类样本更重要，我们就可以将少数类样本的权重赋值为更高的数值。

  y_true = [0, 1, 0, 1, 1]
  y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]
  sample_weight = [1, 1, 2, 1, 1]
  
  acc_weighted = accuracy_score(y_true, y_pred, sample_weight=sample_weight)
  print(acc_weighted) # 输出0.4

五、多分类问题中的准确率计算

在多分类问题中，分类准确率的计算需要对每个类别进行单独的计算，然后对所有类别的计算结果求平均。sklearn.metrics模块下的accuracy_score函数默认使用"全局正确率"的方式计算多分类问题的准确率，即将所有预测正确的样本数除以总样本数。

当y_true和y_pred中存在多个类别时，我们可以使用normalize和sample_weight参数来控制计算方式和权重。

  from sklearn.metrics import accuracy_score
  import numpy as np
  
  y_true = [0, 1, 0, 2, 1, 0]
  y_pred = [0, 1, 1, 2, 0, 1]
  
  # 默认使用“全局正确率”计算多分类问题的准确率
  acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
  print(acc) # 输出0.5
  
  # 按类别计算准确率
  acc0 = accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=np.array([y_true.count(0)] + [0] * (len(set(y_true))-1)))
  acc1 = accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=np.array([0, y_true.count(1), 0]))
  acc2 = accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=np.array([0, 0, y_true.count(2)]))
  
  print(acc0) # 输出0.6666666666666666
  print(acc1) # 输出0.5
  print(acc2) # 输出1.0

六、准确率计算的注意事项

准确率只是评估模型性能的一种指标，它并不能完全反映模型的好坏。在一些特殊情况下，比如样本不平衡问题或分类问题中，其他指标更能代表模型的实际效果。

另外，模型的归一化方式也会影响最终的准确率计算结果。如果使用不正确的归一化方式，会错误地导致准确率的降低。

因此，在使用accuracy_score函数时，需要认真考虑输入参数的含义，并结合具体问题来选择合适的计算方式和权重。