AllenNLP训练度量指标BooleanAccuracy()的Python随机生成函数实例

在AllenNLP中，BooleanAccuracy是一种度量指标，用于衡量模型在二分类任务中的准确性。它可以计算模型预测结果中正确预测的比例。

下面是一个使用Python随机生成函数实例的例子：

from allennlp.training.metrics import BooleanAccuracy

# 创建一个BooleanAccuracy实例
accuracy = BooleanAccuracy()

# 随机生成样本数据
import random

# 生成100个随机的预测结果和真实标签
predictions = [random.choice([True, False]) for _ in range(100)]
labels = [random.choice([True, False]) for _ in range(100)]

# 更新度量指标
accuracy(predictions, labels)

# 获取度量指标的计算结果
accuracy_score = accuracy.get_metric()

print(f"Accuracy: {accuracy_score}")

在这个例子中，我们首先导入BooleanAccuracy类，并创建了它的一个实例accuracy。然后，我们使用random模块随机生成了100个预测结果和真实标签（True或False）。接下来，我们使用accuracy(predictions, labels)函数更新度量指标的计算结果。最后，我们通过调用accuracy.get_metric()来获取度量指标的计算结果，并打印输出。

需要注意的是，这只是一个简单的例子，实际上我们可能会将该度量指标应用于更大规模的数据和更复杂的模型。