Python准确率与召回率的计算方法
1. 概述
在机器学习和数据分析中，我们经常需要评估模型的性能。其中，准确率（accuracy）和召回率（recall）是两个常用的评估指标。准确率衡量了模型预测正确的样本数占总样本数的比例，而召回率则衡量了模型预测为正样本的正确率。本文将介绍如何使用Python计算准确率和召回率。
2. 计算准确率与召回率的步骤
下面是计算准确率和召回率的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 确定真实标签和预测标签 |
| 2 | 统计真正例（True Positive）、假正例（False Positive）和假反例（False Negative）的个数 |
| 3 | 计算准确率和召回率 |
下面将逐步介绍每一个步骤所需的代码。
3. 确定真实标签和预测标签
在计算准确率和召回率之前，首先需要获得真实标签和预测标签。真实标签是指样本的真实分类情况，而预测标签是模型对样本进行预测得到的分类结果。
在Python中，我们可以使用列表或数组来存储标签。假设我们有一个真实标签列表true_labels和一个预测标签列表predicted_labels，可以使用以下代码定义它们：
true_labels = [0, 1, 0, 1, 1, 0]
predicted_labels = [0, 1, 1, 1, 0, 0]
上述代码中，true_labels代表了6个样本的真实分类情况，而predicted_labels代表了模型对这6个样本进行预测得到的分类结果。
4. 统计真正例、假正例和假反例的个数
在计算准确率和召回率之前，我们需要统计出真正例（True Positive）、假正例（False Positive）和假反例（False Negative）的个数。
真正例表示模型正确地预测为正样本的个数，假正例表示模型错误地预测为正样本的个数，假反例表示模型错误地预测为负样本的个数。
下面是计算真正例、假正例和假反例个数的代码：
tp = 0
fp = 0
fn = 0
for true_label, predicted_label in zip(true_labels, predicted_labels):
if true_label == 1 and predicted_label == 1:
tp += 1
elif true_label == 0 and predicted_label == 1:
fp += 1
elif true_label == 1 and predicted_label == 0:
fn += 1
上述代码中，我们使用了循环和条件语句，对每个样本的真实标签和预测标签进行比较，并根据不同情况来更新真正例、假正例和假反例的个数。
5. 计算准确率和召回率
在统计出真正例、假正例和假反例个数后，我们可以使用以下公式计算准确率和召回率：
准确率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)
召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)
下面是计算准确率和召回率的代码：
accuracy = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
上述代码中，我们使用真正例、假正例和假反例的个数计算了准确率和召回率。
6. 完整代码
下面是计算准确率和召回率的完整代码：
true_labels = [0, 1, 0, 1, 1, 0]
predicted_labels = [0, 1, 1, 1, 0, 
