python求预测值和真实值的accuracy的一个简单方法

分享一个求accuracy的简单方法：

真实值(groud_truth)和预测值(prediction)都储存在一个 一维数组 里面，且长度相等

acc = (prediction == groud_truth).mean()

解释：(prediction == groud_truth) 返回的是一个list，里面包含的值都是 true false(预测对了就是true，错了就是false). .mean之后，就是把true当作1，false当作0，求均值，就是accuracy

例子见下：

import numpy as np

groud_truth = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
prediction = np.array([0, 2, 3, 5, 6])

print((prediction == groud_truth))
-->output: [False  True  True False False]

acc = (prediction == groud_truth).mean()

print("accuracy: ", acc)
--> output: accuracy:  0.4