我想知道sklearn中是否有一个功能对应于准确度(实际和预测数据之间的差异)以及如何将其打印出来？
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
naive_classifier= GaussianNB()
y =naive_classifier.fit(iris.data, iris.target).predict(iris.data)
pr=naive_classifier.predict(iris.data)
我想实现一个自动为对象分配数值的函数。这是我的代码：
column_list = ['datum', 'parameter_name', 'sample_duration', 'pollutant_standard', 'units_of_measure']
def gnumeric_func(data, columns):
data[columns] = pd.factorize(data.columns)[0]
data = pd.DataFrame(data, column_list)
gnumeric_func(data, column_list)
怎么了？