我正在按照这个教程学习：https://www.datacamp.com/community/tutorials/random-forests-classifier-python，关于如何使用Scikit-learn进行随机森林的分类。然而，目前的代码只显示了测试准确率，而我想知道训练准确率，因为我的数据集非常小。

获取测试准确率的代码是：

from sklearn import metricsprint("Accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

如何修改这个代码来获取训练准确率呢？

回答：

你可以这样获取训练集的预测结果：

y_train_pred = clf.predict(X_train) 

其中clf是你已经拟合好的RandomForestClassifier。之后你可以使用

metrics.accuracy_score(y_train, y_train_pred) 

来计算训练准确率。或者，你也可以使用

clf.score(X_train, y_train)

这应该会给你相同的结果。