第8课　先学后考再打分——训练集、测试集与正确率

单元二

第8课　先学后考再打分——训练集、测试集与正确率

一、任务目标

用预测结果和标准答案算正确率，检查模型是真会了还是背题。

二、知识点短列表

训练集：用来学习；测试集：用来考试。
两堆不应完全相同，否则难发现“只会背题”。
正确率＝答对数÷总题数，范围通常 0～1。
「accuracy」封装上述计算。
正确率高仍要人决定能不能用在真实任务。
「len」作分母；测试集为空时不能除，本课假设至少 1 题。
preds 与 truths 长度必须相同，否则 zip 会提前结束，分数失真。

三、机器学习在说什么

“检验为准”写进本课程原则：没有测试，就没有资格宣称模型学会了。训练集表现好只说明“复习过的题会做”；测试集才近似“没见过的题”。

小学用列表模拟 preds／truths，刻意避开复杂库，是为了让你亲手数对错。zip 保证第 i 个预测对着第 i 个答案，错位比较会得到荒唐分数。

记住边界：正确率＝1 不等于永远正确；样本很少时，分数会跳动。报告成绩时要说明：测了几题、题从哪来。

把“检验为准”落到句子：没有测试集分数，就没有资格说模型学会了；只有训练集分数，只证明复习题会做。zip 对齐是细节，也是诚信——预测列表与答案列表错位，等于拿别人的答卷对分数。

与生活对照：单元测验不能只用课后练习原题当考卷；机器学习同样需要留出“没练过的题”。下一课的预测、再下一课的字典模型，都要准备回答：你怎么考的？

四、相关积木怎么用

「preds」：模型猜的标签列表；「truths」：标准答案。
「遍历／计数循环」：按维（或按项）重复处理。对齐比较。
「return ok / len」得到小数正确率。
迷你例子：3 题对 2 题 → 「2/3」≈0.666…；全对 → 1.0。

走查：输入 preds=["a","b"]、truths=["a","a"] → 「accuracy」返回 0.5，因为第一题对、第二题错，答对 1／总题 2。zip 保证第 i 个预测只和第 i 个答案比。

自欺对照：训练集全对只说明会做复习题；测试集分数才接近“没见过的题”。两句话写进正确率报告页眉。

想一想：3 题全对时正确率是多少？写成小数 1.0 还是分数 3/3？本课函数返回哪一种？

检验台词强制说全：我们用××条测试题，正确率＝×，测试题与训练集是否重复：是／否。缺任何一句，accuracy 数字作废。函数返回小数（如 1.0、0.5），报告里可同时写“3 题全对”，但代码检查认的是小数。

正确率：分子=答对题数，分母=测试题数，用小数。报告必须写清测了几题、是否与训练集重复。写完先 print(len(preds), len(truths))，长度不等就停，避免 zip 少比抬高分数。

要点串讲：训练集用来学，测试集用来考，二者不宜完全相同；accuracy＝答对÷总数；zip 必须对齐；分数是证据不是神谕。本课过关标准：能手算一组 preds／truths 的正确率，并与函数结果一致，还能说出“1.0≠永远正确”。加练：把测试集改成与训练集同题，指出这为何是自欺；再换回未见题，重算 accuracy。

五、操作步骤

步骤1

分两堆口头分清哪些题用来学、哪些用来考。

步骤2

写 accuracyzip 比较，累加 ok，再除以题量。

步骤3

试两组数据全对应得 1.0；对一半应得 0.5。

步骤4

解读分数写下：测了几题、分数含义、人是否采纳。

六、解题思路

任务：用预测结果和标准答案算正确率，检查模型是真会了还是背题。先想清楚：输入是什么、处理后得到什么、屏幕上应出现什么。

本课主要用到：屏幕输出。

1明确任务「用预测结果和标准答案算正确率，检查模型是真会了还是背题。」：运行后你希望看到什么结果（文字、图形或计算结果）。
2用「打印」积木把结果说出来，确认屏幕上出现预期内容。
3找出重复动作，用「计数循环／遍历」积木写成循环，少抄几遍。
4写出判断条件：什么情况下走 A，什么情况下走 B。
5把可复用的一段动作做成函数，主程序里调用它。
6对照参考积木（或代码）跑通后，只改一个参数，观察结果如何变化。

流程示意（可对照左侧文字）

七、图形块功能讲解

本课用到的 Mixly 图形块均已在前面的课讲过。请直接对照编程练习搭积木；若有遗忘，回到该积木首次出现的课页复习。

即时验算：preds 与 truths 长度同为 2、一对一对一错时 accuracy=0.5；三题全对为 1.0。把测试集换成训练集原题再宣称 1.0，指出这是自欺，不收成绩。分母是题量不是天数。1.0 不等于永远正确。检验台词四项必须说全。

zip 对齐口诀：第 1 个预测只对第 1 个答案，依此类推。错位一对，整张成绩单作废。提交前强制 print 两个长度；再手算一对样例与函数对照。检验为准，写进原则，不只写进标题。

九、知识点讲解

函数把一段可复用的步骤起名，需要时「叫一下」就执行。它需要什么信息（参数）、会带来什么结果，要先想清。封装后主程序更短，改一处就能处处生效。

先弄清本课输入与输出，再进编程练习对照现象。

十、编程练习

用下拉列表切换题目；下方 Mixly 默认显示图形化积木。请在 Mixly 工具栏点「运行」；「检查」读取 Mixly 代码自动判题。

选择题目

参考代码（对照抄写到下方 Mixly）

def accuracy(preds, truths):
    ok = 0
    for i in range(len(preds)):
        p = preds[i]
        t = truths[i]
        if p == t:
            ok = ok + 1
    return ok / len(truths)

print(accuracy(["水果", "蔬菜", "水果"], ["水果", "蔬菜", "蔬菜"]))

十一、本节小结

你现在能区分训练集与测试集，并用 accuracy(preds, truths) 算出 0～1 的正确率；zip 对齐与长度检查成为交卷前习惯；报告写清测了几题。predict_next，用平均值做可解释的数值预测。