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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-30
top_k_accuracy_score检查真实类别是否出现在预测分数最高的前k个类别中。多分类输入是每个样本对应一行类别分数；列顺序必须与labels对应，若未提供labels，则按真实标签的数字或字典顺序解释。真实标签中缺少某些类别时，需要提供完整labels。
教学示例：某样本的类别A、B、C分数为0.5、0.3、0.2，真实类别为B，则Top-1未命中，Top-2命中。这个例子不代表模型实际表现。
Amy建议保存评估结果时同时保留k值和分数列的类别顺序。还要注意并列分数：文档说明会优先选择较大索引的类别，边界上的并列可能影响结果；该函数也不直接覆盖多标签任务。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.top_k_accuracy_score.html