对我来说似乎都是一样的。差异是什么？
score()模块中sklearn.naive_bayes.GaussianNB()模块 vs accuracy_score方法中的 sklearn.metrics方法
提前致谢...
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通常，不同的模型具有返回不同指标的得分方法。这是为了允许分类器指定他们认为最适合他们的评分指标（例如，最小二乘回归分类器将具有返回类似于误差平方和的score方法。在GaussianNB的情况下，文档会说其得分方法：
返回给定测试数据和标签的平均准确度。
accuracy_score方法表示其返回值取决于normalize参数的设置：
如果为False，则返回正确分类的样本数。否则，返回正确分类的样本的分数。
因此，在我看来，如果您将normalize设置为True，则会获得与GaussianNB.score方法相同的值。
确认我的猜测的一个简单方法是构建一个分类器并使用score和normalize = True同时调用accuracy_score并查看它们是否匹配。他们呢？