字典计算每个类别的准确率

1. 主任务： 字典中每个种类的准确率

1.1 分母： 首先计算每个种类的总数！

for value in label:
    # get(value, num)函数的作用是获取字典中value对应的键值, num=0指示初始值大小。
    label_cout[value] = label_cout.get(value, 0) + 1
    label_acc[value] = label_acc.get(value, 0)
print(label_cout)
print(label_acc)  

1.2 分子：再次计算每个种类正确的数

第一步： 获取种类字典：
错误的做法

#这是错误的做法，因为这样做set集合是无序的！  顺序就和分母不一样了，无法进行后面的操作
label_acc = {
    label_text: 0 for label_text in set(label)  # 将唯一化
}
print(len(label_acc))

正确的是上面的

label_acc[value] = label_acc.get(value, 0)

第二步： 记录正确类的个数

results = model.predict(data, max_seq_len=50, batch_size=1, use_gpu=True)   #获取每行输入数据的预测结果
for idx, item in enumerate(results):
    sum = sum + 1;                 #所有的数据集总和
    if results[idx] == label[idx]:  
        # print("OHHHH data: {}".format(data[idx]), "predict:{}".format(results[idx]),
        #                               "right:{}".format(label[idx]))
        right = right + 1;    #如果是正确的，那么就加一
        print(results[idx])
        label_acc[results[idx]] += 1   #正确的，则从字典中寻找到指定key也加一

第三步： 相除得到准确率

#由于我们在定义两个字典时，key标签都是对应的，所以直接除，并更新label_acc即可
for key in label_acc.keys():
    label_acc[key] = label_acc[key] / label_cout[key]

2. 附加内容

1. set是无序的！！！ 你改成set集合后序列就无序了，而计算每个类别的准确性，必须是类型顺序不变的

2.从linux上下载文件

zc XXX

3. 读CSV文件没事，但是在写入csv文件是乱码

df.to_csv("/home/wxx/progressfiles/project_pc_NLP/Texts_Classification/res_all_label.csv", 
encoding='utf_8_sig', sep=",", index=0)

4. 如果出现在写入csv文件时，单元格错位问题，说明你的分隔符不对

5. 写入excel文件中

https://blog.csdn.net/pikaqiubula/article/details/113781466

6. 将其它的放入到DataFrame中： 转变为Series ，再设置columns

链接

df = pd.DataFrame(pd.Series(d1), columns=['right'])

7. python将字典转换为dataframe数据框

python将字典转换成dataframe数据框