机器学习——KNN模型评价

一、主要函数

sklearn.metrics.accuracy_score() 是 scikit-learn 中用于计算分类模型准确率的函数，适用于评估分类任务的整体性能。

1、核心功能

• 作用：计算模型预测的准确率，即正确分类的样本数占总样本数的比例。
• 公式：Accuracy=TP + TN/TP + TN + FP + FNTP + TN
• ​其中，TP（True Positive）、TN（True Negative）为正确分类的正负样本，FP（False Positive）、FN（False Negative）为错误分类的样本。

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2、参数解析

accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)

• y_true：真实标签数组（必填）。
• y_pred：模型预测的标签数组（必填）。
• normalize（默认 True）：
  • True：返回正确分类的比例（如 0.8）。
  • False：返回正确分类的样本数（如 4）。
• sample_weight：样本权重数组，用于对不同样本赋予不同重要性（如处理类别不平衡问题）

3、应用场景与局限性

1. 适用场景：
   • 类别分布均衡时，能较好反映模型整体性能。
   • 快速评估模型基线效果（如对比不同算法的初步结果）。
2. 局限性：
   • 类别不平衡时误导性高：例如 99% 的样本为负类，模型全预测负类时准确率仍为 99%，但实际性能差。
   • 需结合其他指标：推荐同时使用召回率（recall_score）、精确率（precision_score）或 F1 值（f1_score）综合评估。

4、扩展说明

• 与 model.score() 的关系：model.score(X_test, y_test) 默认调用 accuracy_score，两者等价。
• 多标签任务：若需处理多标签分类，需结合 average 参数（如 micro、macro）调整计算方式

二、筛选超参数

import numpy as np
from sklearn.datasets import  load_iris
 
#加载鸢尾花数据集
iris=load_iris() 
x=iris.data #数据集
y=iris.target #标签集
 
#划分数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,train_size=0.8,random_state=666)
 
#预测数据集
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #KNN均值分类函数
knn_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
 
#数据适配
knn_classifier.fit(x_train, y_train)
 
#结果预测
y_predict = knn_classifier.predict(x_test) 
print(y_predict)#结果：array([1, 2, 1, 2, 0, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 2, 2, 2, 1, 0,2, 0, 1, 1, 0, 1, 2, 2])

#模型评价（手动算）
accutacy = np.sum(y_predict == y_test) / len(y_test)
print(accutacy ) #结果：1.0
 
#模型评价（使用sklearn.metrics.accuracy_score函数）
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy_score(y_test,y_predict) #结果：1.0