計算精度
函式原型
sklearn.metrics.precision_score(y_true, y_pred, labels=none, pos_label=1, **erage=』binary』, sample_weight=none)
函式注釋
精度precision=tp/(tp+fp)。其中tp是真正例，fp是假正例。精度直觀地表示分類器標記正例的能力。最佳值為1，最差值為0
巨集平均是指在計算均值時使每個類別具有相同的權重，最後結果是每個類別的指標的算術平均值。
微平均是指計算多分類指標時賦予所有類別的每個樣本相同的權重，將所有樣本合在一起計算各個指標。
為每個標籤計算指標，並通過各類佔比找到它們的加權均值（每個標籤的正例數）.它解決了』macro』的標籤不平衡問題；它可以產生不在精確率和召回率之間的f-score.
from sklearn.metrics import參考：precision_score
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 2, 1, 0, 0, 1]
print(precision_score(y_true, y_pred, **erage='
macro'))
#0.2222222222222222
print(precision_score(y_true, y_pred, **erage='
micro'))
#0.3333333333333333
print(precision_score(y_true, y_pred, **erage='
weighted'))
#0.2222222222222222
print(precision_score(y_true, y_pred, **erage=none))
#[0.66666667 0. 0.] #為三類個別的**準確率，0.666667為0的**準確率，0為1的**準確率，0為2的**準確率
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