实现一个函数来计算二分类问题中的精确率(Precision)指标。精确率是衡量分类模型性能的重要指标,表示在所有预测为正例的样本中,真正为正例的比例。
输入描述:
第一行输入真实标签数组,第二行输入预测标签数组。
输出描述:
返回一个浮点数,表示计算得到的精确率。
示例1
输入
[1, 1, 0, 0] [1, 0, 0, 1]
输出
0.5
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import numpy as np def precision(y_true, y_pred): pass if __name__ == "__main__": y_true = np.array(eval(input())) y_pred = np.array(eval(input())) print(precision(y_true, y_pred))
[1, 1, 0, 0] [1, 0, 0, 1]
0.5