我想弄清楚我使用的代码是计算精确度还是准确度，或者两者都计算。由于我在统计学方面的背景有限（而且是用另一种语言学的），我很难理解维基百科上关于这个主题的文章。
具体来说，我使用以下Python代码：
from sklearn import svm, cross_validationclf = svm.SVC(kernel=kernel, C=C)scores = cross_validation.cross_val_score(clf, FeatureMatrix, np.squeeze(LabelMatrix), cv=d_inds)关于scikit-learn函数的文档可以在这里找到：
回答：
默认情况下，cross_val_score使用分类器的score方法（对于SVC来说，这是准确度）。如果你想指定其他度量标准，可以在scoring参数中传入，例如cross_val_score(clf, X, y, scoring = 'precision')。要查看所有评分选项的完整列表，请访问http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html
