小编M K*_*M K的帖子

您如何计算多类别分类问题的正确率和错误率？说，

y_true = [1, -1,  0,  0,  1, -1,  1,  0, -1,  0,  1, -1,  1,  0,  0, -1,  0]
y_prediction = [-1, -1,  1,  0,  0,  0,  0, -1,  1, -1,  1,  1,  0,  0,  1,  1, -1]

混淆矩阵由来计算metrics.confusion_matrix(y_true, y_prediction)，但这只是解决了问题。

@seralouk的答案后编辑。在此，该类别-1应被视为否定词，而0和1是正值的变体。