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年齢と性別を別々に与えればマルチラベルではなくなります。
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年齢と性別を別々に与えればマルチラベルではなくなります。
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データの数がマルチなら、そのすべての値は0か1でなければなりません。
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今、性別はその要件を満たしますが、年齢がバイナリではありません。
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ならば、性別の正解率は性別で行って、
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年齢の正解率は年齢で行えばよいことになります。
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```python
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from sklearn.metrics import accuracy_score
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import numpy as np
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a = np.random.randint(3, size=(10, 2))
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b = np.random.randint(3, size=(10, 2))
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print(a)
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print(b)
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try:
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print(accuracy_score(a,b))
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except ValueError as e:
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print(e)
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print('0-acc:', accuracy_score(a[:, 0],b[:, 0]))
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print('1-acc:', accuracy_score(a[:, 1],b[:, 1]))
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