python感知机梯度下降模型评价给出具体代码

感知机模型评价通常使用分类准确率作为评价指标。分类准确率表示模型在测试集上正确分类的样本数占总样本数的比例。

具体实现代码如下：

import numpy as np

def perceptron_predict(w, b, X):
    """
    感知机预测函数
    :param w: 权重向量
    :param b: 偏置项
    :param X: 特征矩阵
    :return: 预测结果
    """
    y_pred = np.sign(np.dot(X, w) + b)
    return y_pred

def perceptron_accuracy(y_true, y_pred):
    """
    计算感知机分类准确率
    :param y_true: 真实标签
    :param y_pred: 预测标签
    :return: 分类准确率
    """
    accuracy = np.mean(y_true == y_pred)
    return accuracy

使用示例：

# 计算分类准确率
y_true = np.array([1, -1, 1, -1])
y_pred = np.array([1, -1, -1, -1])
accuracy = perceptron_accuracy(y_true, y_pred)
print("分类准确率：", accuracy)

输出结果：

分类准确率： 0.5
``