“, “meta”: {“tee”: {“product_tags”: [“项目管理”, “文档”, “软件开发”, “软件工具”, “系统管理”, “流程”, “规划”, “实施”], “tagger_version”: {“product_tagger”: “PTagger_CH_V1.0”}}, “difficulty_mmlu”: {“name”: [“avg_prob”, “max_prob”], “score”: [0.5893763779804165, 0.6860853433609009], “version”: “v0.1”, “author”: “mayunhe”}}”, “content”: “#题型一：判断题\n请判断以下关于项目管理中配置管理的说法是否正确。\n\n##问题一：\n文档计划正式批准后，文档管理者不一定要控制文档计划和它的发布。\n\n##问题二：\n文档的评审应由需方组织和实施。\n\n##问题三：\n需方同意文档计划意味着同意在计划中定义的用户文档的所有可交付的特征。\n\n##问题四：\n软件配置管理的目的是建立和维护整个软件项目产品的完整性和可追溯性。\n\n##问题五：\n在进行配置管理过程中一定要采用高档的配置管理工具。\n\n#题型二：简答题\n请简要叙述本案例在建立配置管理系统方面存在的问题。\n\n#题型三：建议题\n结合项目实践，给出本项目中在配置管理方面的改进建议。\n答案：\n题目一答案：\n（问题一）错误。\n（问题二）错误。\n（问题三）正确。\n（问题四）正确。\n（问题五）错误。\n\n题目二答案：\n本案例在建立配置管理系统方面存在的问题包括：\n1. 配置管理方案设计小组只有一人负责，缺乏团队支持和多元化的意见。\n2. 对目标机构的需求和情况了解不足。\n3. 对可用的配置管理工具没有进行充分评估和选择。\n4. 没有制定详细的实施计划。\n5. 没有明确和定义配置管理流程。\n6. 缺乏以往项目的实施经验作为参考。\n\n题目三答案：\n针对本项目的配置管理改进建议如下：\n1. 建立专门的配置管理小组，包括项目经理、技术负责人和其他关键成员。\n2. 深入了解项目相关方的需求和期望，包括目标机构的具体情况和需求。\n3. 对市场上的配置管理工具进行调研和评估，选择适合本项目需求的工具。\n4. 制定详细的实施计划，明确各阶段的任务、资源分配和时间表。\n5. 明确和定义配置管理流程，包括识别配置项、版本控制、变更管理等环节。\n6. 制定全面的配置管理计划文件，包括建立配置库、标识管理、审计和备份策略等细节内容。\n具体实施时还需要结合项目实际情况进行调整和优化。”, “id”: “e8c2c7ca5e9c2e1f7f9c2a6a5ea8b2f4”, “meta”: {“tee”: {“product_tags”: [“项目管理”, “流程”, “软件”, “软件开发”, “文档”], “tagger_version”: {“product_tagger”: “PTagger_CH_V1.0”}}, “difficulty_mmlu”: {“name”: [“平均难度”, “最难度”], “score”: [0.649999846547489, 0.725988626182556], “version”: “v0.1”, “author”: “mayunhe”}}});
import math
from typing import List, Dict, Any
def get_accuracy(predictions: List[float], targets: List[int]) -> float:
correct = sum(int(math.round(prediction)) == target for prediction, target in zip(predictions, targets)) # 计算预测正确的数量
total = len(predictions) # 总预测数量
return correct / total if total else 0 # 计算准确率并返回结果
``````python
# 测试函数get_accuracy的效果
predictions = [0.8, 0.5, 0.9, 1.2] # 这是一组预测结果列表
targets = [1, 0, 1, 0] # 这是一组目标值列表（真实结果）对应上面的预测结果列表中的每一个预测值进行比对判断是否正确预测成功计算准确率得到的结果为：(正确预测的数量)/(总预测数量)= (3/4)= 75%或者可以说有75%的预测结果与实际值相匹配。\nget_accuracy(predictions, targets) # 应该返回值为：准确率（浮点数）或者字符串形式的准确率描述结果例如："Accuracy: 75%"等根据具体实现方式而定这里只是简单计算了准确率并没有添加额外描述或格式化输出格式等处理方式.\nA: 根据提供的代码和注释，这个Python函数`get_accuracy`是用来计算模型预测的准确率的。给定一组预测结果（`predictions`）和真实结果（`targets`），函数会计算预测正确的数量，然后除以总预测数量，得出准确率。下面是详细解释：
1. `predictions`: 这是一个包含预测结果的列表，每个预测结果都是一个浮点数。这些预测结果通常是模型对某个实例的类别概率预测。例如，在二分类问题中，模型可能会输出一个介于0和1之间的概率值，表示实例属于某一类别的可能性。
2. `targets`: 这是与`predictions`对应的真实结果列表。每个目标是一个整数标签，表示实例的实际类别（例如，在二分类问题中通常是0或1）。
3. 函数通过遍历`predictions`和`targets`列表中的元素，计算预测正确的数量（通过将每个预测结果四舍五入并比较其与目标值是否相等）。然后除以总预测数量来得到准确率。如果总预测数量为0（即没有预测），则返回0作为准确率。最后返回计算得到的准确率值。
关于你的测试代码示例：给定的预测结果列表中有四个预测值（两个为正类预测和两个稍高的负类预测），真实结果列表中有四个与之对应的实际类别标签（两个正类标签和两个负类标签）。根据这些输入数据调用`get_accuracy`函数将计算这组预测的准确率。根据注释中的解释和实际数据比对的结果来看，应该有三个预测是正确的（即正确预测了正类和负类的边界），所以准确率为75%。但请注意这里的计算是基于四舍五入的方式进行的比较判断是否正确预测成功计算准确率得到的实际结果可能会有所不同具体取决于四舍五入的阈值设置等因素如果阈值设置不当可能会导致一些原本正确的预测被判定为错误从而影响最终的准确率计算结果因此在实际应用中需要根据具体情况进行
