Python中的utils.metrics模块：如何计算多标签分类问题的平均准确率

在Python中，可以使用sklearn.metrics模块来计算多标签分类问题的平均准确率（average accuracy）。多标签分类是指每个样本可能有多个标签，每个标签可以是正类或负类。

首先，需要安装scikit-learn库，如果没有安装可以通过以下命令安装：

pip install -U scikit-learn

然后，可以使用sklearn.metrics模块中的accuracy_score函数来计算准确率。该函数接受两个参数：真实标签和预测标签。标签可以是二进制矩阵、多类指标、或者是具有多标签的实际值和预测值。

下面是一个使用sklearn.metrics.accuracy_score函数计算多标签分类问题平均准确率的示例：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 真实标签
y_true = [[1, 0, 1],
          [0, 1, 0],
          [1, 1, 1],
          [0, 0, 1]]

# 预测标签
y_pred = [[1, 0, 1],
          [0, 0, 0],
          [1, 1, 1],
          [1, 1, 0]]

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print('准确率:', accuracy)

上述代码中，y_true是真实的标签矩阵，y_pred是预测的标签矩阵。在这个例子中，每个样本都有三个标签，所以y_true和y_pred的维度都是4x3的矩阵。

最后，通过调用accuracy_score函数并传递真实标签和预测标签作为参数，就可以得到平均准确率。代码中打印出的准确率为0.75，表示75%的样本得到了正确的预测。

除了计算平均准确率，sklearn.metrics模块还提供了其他一些用于衡量多标签分类问题性能的函数，例如：precision_score、recall_score、f1_score、hamming_loss等。

希望这个例子可以帮助你理解如何计算多标签分类问题的平均准确率，并且了解一些可以用来评估模型性能的指标。