# ML_Algo_ACC
> 计算机器学习结果(eg. 聚类,分类)中的预测值的正确率
使用`Python`编写`聚类`算法时候,没有找到现有的计算`正确率`指标的算法,此仓库的目的就是计算预测值与真实值最佳匹配后的正确率。
## 使用方法
见`main.py`
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
计算机器学习算法结果(eg. 聚类cluster,分类)中的预测值的正确率ACC.zip
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2024-04-16
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机器学习(ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务,不使用明确的指令,而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。它被视为人工智能的一个子集。机器学习算法构建一个基于样本数据的数学模型,称为“训练数据”,以便在没有明确编程来执行任务的情况下进行预测或决策。[1][2]机器学习算法用于各种应用,例如电子邮件过滤和计算机视觉,在这些应用中,开发用于执行任务的特定指令的算法是不可行的。机器学习与计算统计学密切相关,计算统计学侧重于使用计算机进行预测。算法优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。数据挖掘是机器学习中的一个研究领域,侧重于探索性数据分析到无监督学习。[3][4]在跨业务问题的应用中,机器学习也被称为预测分析。
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计算机器学习算法结果(eg. 聚类cluster,分类)中的预测值的正确率ACC.zip (4个子文件)
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hungarian.py 19KB
calcACC.py 2KB
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