Python 学习：支持向量机。精确性和/或准确性？

我试图弄清楚我使用的代码是计算精度还是准确度，还是两者兼而有之。因为我只有一点统计方面的背景知识（用另一种语言），所以我不太理解维基百科关于这个主题的文章]（）

具体而言，我使用以下Python代码：

从sklearn导入svm，交叉验证
clf=svm.SVC（kernel=kernel，C=C）
分数=交叉验证。交叉验证分数（clf、特征矩阵、np.挤压（LabelMatrix）、cv=d_inds）

有关这些功能的文档可在此处找到：

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默认情况下，

cross\u val\u score

使用分类器的

score

方法（通常这是准确性）。如果要指定另一个度量，请将其传递到

scoring

参数中，就像

cross\u val\u score（clf，X，y，scoring='precision'）

一样。有关评分选项的完整列表，请查看