Python SKlearn准确率得分为两个不同的列表

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，当我做print accuracy_score(y_test,labs)时，我得到错误

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]）。

我试图使用 print accuracy_score(y_test['B'],labs) 比较它，但它显示

类型错误：数组索引必须是整数

Answer 1

您需要

将y_pred和labs作为相同的数据类型，即array或list。它们是混合类型。

编辑1
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工作这应该为您做accuracy_score（y_test.tolist（），labs）