使用 numpy 计算精度和准确度

Question

假设两个列表true_values = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0]和predictions = [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0]。如何使用 numpy 计算准确度和精度？

Answer 1

import numpy as np

true_values = np.array([[1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0]])
predictions = np.array([[1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0]])

N = true_values.shape[1]
accuracy = (true_values == predictions).sum() / N
TP = ((predictions == 1) & (true_values == 1)).sum()
FP = ((predictions == 1) & (true_values == 0)).sum()
precision = TP / (TP+FP)

这是我想出的最简洁的方法（假设没有 sklearn），但可能更短！