我有一个方法可以预测一些数据并将其输出到一个numpy数组,称为Y_predict
。然后我有一个名为Y_real
的numpy数组,它存储了本应预测的Y
的实际值
例如:
Y_predict = [1, 0, 2, 1]
Y_real = [1, 0, 1, 1]
然后我需要一个名为errRate[]
的数组,它将检查Y_predict[i] == Y_real[i]
。应注意与Y_real
不匹配的任何值。最后,输出应该是正确预测的数量。在上述情况下,这将是0.75
,因为Y_predict[2] = 2
和Y_real[2] = 1
在numpy或python中是否有快速计算此速率的方法
因为它们是numpy阵列,所以这相对简单:
鉴于这些清单:
我能想到的最简单的方法是在列表comp中使用zip():
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