Python机器学习-不同的性能评价指标 - 书目录

Python机器学习-不同的性能评价指标

不同的性能评价指标

在前面几个章节,我们一直使用准确率(accuracy)来评价模型的性能,通常这是一个不错的选择。除此之外,还有不少评价指标哦,比如查准率(precision)、查全率(recall)和F1值(F1-score).

混淆矩阵

在讲解不同的评价指标之前,我们先来学习一个概念:混淆矩阵(confusion matrix), 能够展示学习算法表现的矩阵。混淆矩阵是一个平方矩阵,其中记录了一个分类器的TP(true positive)、TN(true negative)、FP(false positive)和FN(false negative):

计算着四个指标并不复杂,不过能不手算当然就不手算啦,sklearn中提供了confusion_matrix 函数:

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