分类模型的评估

资料来源于PPT…

准确率

estimator.score()一般最常见使用的是准确率，即预测结果正确的百分比

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)

精确率(Precision)与召回率(Recall)

分类模型评估API

sklearn.metrics.classification_report

sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, target_names=None)

• y_true：真实目标值
• y_pred：估计器预测目标值
• target_names：目标类别名称
• return：每个类别精确率与召回率