在機器學習和計算機科學中，Python適應度函數是一個被廣泛使用的概念。它實際上是機器學習算法的核心，讓程序可以自己調整算法的參數以符合預期結果。

def fitness_function(inputs, predicted_output, desired_output):
error_sum = 0
for i in range(len(inputs)):
if predicted_output[i] != desired_output[i]:
error_sum += 1
return (len(inputs) - error_sum) / len(inputs)

適應度函數的核心在于評估程序在當前參數下的預測準確率和目標準確率之間的差距。預測輸出與目標輸出之間的差異越小，適應度函數的值就越高。

我們可以看到上面的代碼，它帶有一個輸入參數、一個預測輸出和一個期望輸出。適應度函數將檢查預測輸出與期望輸出的值，計算它們之間的錯誤。如果有任何錯誤，適應度函數就會減少算法的適應度。

在Python中，適應度函數可以定制為任何合理的函數。在機器學習、計算機視覺、自然語言處理等領域中，適應度函數的實際應用非常廣泛。

總之，適應度函數是Python機器學習算法的核心，它讓程序可以自己調整算法的參數以獲得更好的性能和更高的準確度。