サンプルデータから精度スコアを計算するにはどうすればよいですか？例えば

Question

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X = iris.data 
y = iris.target 

from sklearn.nighbors import KNeighborsClassifier 

knn = KNeighborsClassifier() 

knn.fit(X,y) 

pred = knn.predict([3,5,4,2]) 

print(pred) 

出力：[2] ...ここ2、私はこの予測の精度を計算することができますどのようにクラス値 を表し？

Answer 1

精度の代わりに確率を意味するのは、精度を1点で計算できないためです。代わりに

pred = knn.predict([3,5,4,2]) 

使用

pred = knn.predict_proba([3,5,4,2]) 

の

は、それはあなたのクラスに属するデータポイントの確率を与える必要があります。

モデル全体の精度をお探しの場合は、相互検証を行うことができます。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 
from sklearn.metrics import cross_val_score 
from sklearn import datasets 

iris = datasets.load_iris() 
X = iris.data 
y = iris.target 

knn = KNeighborsClassifier() 
scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=10) 
print(score.mean()) 

出力

0.96666666666666679