評估分類模型

2、混淆矩陣 3、準確度 準確度通常用來比較模型，因爲它告訴我們正確分類的比例。 4、精度 精度主要關注的是數據集中預測 爲「陽性」的數據。通過基於精度的優化，你將能確定與誤報假陽性相比，你是否在預測正例的工作上做的很好（減少誤報假陽性）。 精度 = 真陽性 / （真陽性 + 假陽性）

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