评估分类模型

2、混淆矩阵 3、准确度 准确度通常用来比较模型，因为它告诉我们正确分类的比例。 4、精度 精度主要关注的是数据集中预测 为“阳性”的数据。通过基于精度的优化，你将能确定与误报假阳性相比，你是否在预测正例的工作上做的很好（减少误报假阳性）。 精度 = 真阳性 / （真阳性 + 假阳性）

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