python sklearn两个不同列表的准确度得分

Question

我有两个列表

y_test = array('B', [1, 2, 3, 4, 5])

和

labs = [1, 2, 3, 4, 5]

在sklearn中，当我print accuracy_score(y_test,labs)时，我收到错误

  

ValueError：预期的类似数组（数组或非字符串序列），得到数组（'B'，[1,2,3,4,5]）。

我尝试使用print accuracy_score(y_test['B'],labs)进行比较，但它正在显示

  

TypeError：数组索引必须是整数

Answer 1

您需要同时将y_pred和labs作为相同的数据类型。即array或list。它们是混合型的。

EDIT1
一旦我们使用y_test = map(int,y_test)对齐它，它应该可以工作（如下所示）

import array
from sklearn.metrics import accuracy_score

y_test = array.array('B', [1, 2, 3, 4, 5])
y_test = map(int,y_test)
labs = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> print accuracy_score(labs, y_test)
1.0

Answer 2

您必须将数组转换为列表才能使其正常工作 这应该适合你 accuracy_score（y_test.tolist（），实验室）