sklearn.metrics.accuracy_score 函数用于计算分类问题中的准确率。具体来说，它将预测值与真实值进行比较，并返回分类准确率。
使用方法：
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
其中 y_true 是真实标签，y_pred 是预测值。这两者应当具有相同的形状。函数将计算这两个数组之间的准确率。如果 normalize 参数设置为 True（默认为 True），则函数将返回准确率的百分比得分，否则将返回准确预测的样本数。
以下是两个使用实例：
实例一
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1, 2, 3, 4, 0]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率为：", accuracy)
预测结果： 准确率为： 0.8
在这个例子中，y_true 是 [1, 2, 3, 4, 5] ，y_pred 是 [1, 2, 3, 4, 0] 。函数将计算这两个数组之间的准确率。这里的预测值数组 y_pred 包含一个错误的预测，所以准确率为 0.8。
实例二
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd
# load data
data = pd.read_csv("data.csv")
# split into features and targets
X = data.drop(['target'], axis=1)
y_true = data['target']
# train model and make predictions
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("准确率为：", accuracy)
预测结果：准确率为： 0.96
在这个例子中，我们首先从 csv 文件中读取数据，然后将输入特征和目标标签分开。我们使用模型对输入特征进行训练，并使用测试集进行预测。然后，我们将预测值（y_pred）与真实标签（y_true）进行比较，得到我们的准确率分数。这个例子中，通过分析数据，我们发现具有比其他特征更高的相对重要性。然后，我们选择将其包含在我们的特征中，并使用sklearn中的 accuracy_score 函数对所得到的准确性进行评估。