分类模型的评估

准确率

pass

混淆矩阵

在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)

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精确率

预测结果为正例的样本中真实为正的比例（查得准）

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召回率

真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查得全，对正样本的区分能力）

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其他分类标准

• F1-score：反映了模型的稳健性，是一个综合的评判标准
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  api：from sklearn.metrics import classification_report
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