Как получить точность для всех предсказанных меток классов ⇐ Python

[Anonymous]

Как мне определить общую точность выходных данных, которые мы получили, запустив алгоритм дерева решений. Я могу получить пять верхних меток классов для активного пользовательского ввода, но я получаю точность для наборов данных X_train и Y_train, используя точность_score(). Предположим, я получаю пять лучших рекомендаций. Я хочу получить точность для каждой метки класса и с ее помощью общую точность вывода. Пожалуйста, предложите какую-нибудь идею.

Мой скрипт Python находится здесь:
здесь событие — это разные метки классов

DTC= DecisionTreeClassifier()

DTC.fit(X_train_one_hot,y_train)
print("output from DTC:")
res=DTC.predict_proba(X_test_one_hot)
new=list(chain.from_iterable(res))
#Here I got the index value of top five probabilities
index=sorted(range(len(new)), key=lambda i: new, reverse=True)[:5]
for i in index:
print(event)

Here is the sample code which i tried to get the accuracy for the predicted class labels:
here index is the index for the top five probability of class label and event is the different class label.
for i in index:
DTC.fit(X_train_one_hot,y_train)
y_pred=event
AC=accuracy_score((event,y_pred)*100)
print(AC)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/502 ... ass-labels