机器学习中的混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1-Score
评价指标的引出 为什么要引出这么多评价指标，它是基于什么样的需求？ 在生活中，最常用的就是准确率，因为它定义简单而且比较通用，但在机器学习中，它往往不是评估模型的最佳工具， 特别是在数据分布不平衡的时候，请看一个例子： 比如我们训练了一个预测地震的模型，预测类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震，当前有100个测试集，如果模型地无脑把每一个测试用例都预测为0，那么它就达到99%的准确率，但实际
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