Python 通过比较返回布尔值（1/0）和2D数组中的给定值来评定分类器的成功率

我有一个数组“D”，其中包含狗及其健康状况。 方法返回1或0，并将2D数组的一行作为输入。 我想将分类器结果与2D数组的第13列进行比较 在理想情况下，分类器将始终返回该列中指定的相同值。 现在，我尝试通过将成功数相加并除以结果总数来计算分类器的总命中率

到目前为止，我已经设计了一个枚举for循环，以便按顺序将行移交给分类器

def accuracy(D, classifier):

for i, item in enumerate(D):

        if classifier(item)==D[i,13]
        #Compare result of classifier with actual value

            x+=1 #Increase x on a hit

acc=(x/D.length)
#Divide x by length of D to calculate hitrate eg. "0.5"; 100% would be "1"

return acc

可能是某个地方有一个简单的格式错误，或者我的逻辑有一个错误。 （现在是Python的第2天）

---

我想我可能没有正确地进行if比较。

假设定义了

D

和

classifier

，那么代码中存在一些错误，这些错误应该都会给出合理的错误消息（除了浮点转换之外，python可能会很棘手）

在if查询中，你们两个都缺少一个

：

，并且试图访问数组

D

，比如

D[i，13]

，这是不允许的。二维数组是通过另一组

[]

访问的，如

D[i][13]

。但是，由于您已经在枚举2D数组，因此也可以使用

项[13]

来获取值

最后，如果您希望在末尾有一个十进制值，您还需要将至少一个值转换为浮点值，如

float（x）/D.length

，否则它只会将其四舍五入为0或1

固定代码：

for i, item in enumerate(D):
    if classifier(item) == D[i][13]:
  # if classifier(item) == item[13]: # This should also work, you can use either.
        x += 1 #Increase x on a hit

acc = (float(x)/D.length)
# Divide x by length of D to calculate hitrate eg. "0.5"; 100% would be "1"
return acc

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假设定义了

D

和

classifier

，那么代码中会有一些错误，这些错误都会给出合理的错误消息（除了浮点转换之外，python可能会很棘手）

在if查询中，你们两个都缺少一个

：

，并且试图访问数组

D

，比如

D[i，13]

，这是不允许的。二维数组是通过另一组

[]

访问的，如

D[i][13]

。但是，由于您已经在枚举2D数组，因此也可以使用

项[13]

来获取值

最后，如果您希望在末尾有一个十进制值，您还需要将至少一个值转换为浮点值，如

float（x）/D.length

，否则它只会将其四舍五入为0或1

固定代码：

for i, item in enumerate(D):
    if classifier(item) == D[i][13]:
  # if classifier(item) == item[13]: # This should also work, you can use either.
        x += 1 #Increase x on a hit

acc = (float(x)/D.length)
# Divide x by length of D to calculate hitrate eg. "0.5"; 100% would be "1"
return acc

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我发现至少有三个错误：1）未定义D，2）未定义分类器，3）在“if”行末尾没有冒号。第四个错误：D.length显然不能用于二维数组。“len（D）”工作第5个错误：在循环之前需要定义x，以便在循环之外使用它保持活动状态。我看到至少三个错误：1）未定义D，2）未定义分类器，3）在“if”第4行末尾没有冒号错误：D.length显然无法在2D数组上使用。“len（D）”第五个错误：在循环之前需要定义x，以便在循环之外使用它，并且确实定义了分类器。谢谢你的更正。这是我试图完成的机器学习在线教程的一部分。遗憾的是，它们处理小任务（可能是有益的），并且该方法在网站上执行，所以我没有得到编译器错误输出。D和分类器确实已经定义。谢谢你的更正。这是我试图完成的机器学习在线教程的一部分。遗憾的是，它们处理小任务（可能是有益的），并且该方法在网站上执行，所以我没有得到编译器错误输出。