在前面幾個章節，我們一直使用準確率(accuracy)來評價模型的性能，通常這是一個不錯的選擇。除此之外，還有不少評價指標哦，比如查準率(precision)、查全率(recall)和F1值(F1-score).

混淆矩陣

在講解不同的評價指標之前，我們先來學習一個概念：混淆矩陣(confusion matrix), 能夠展示學習算法表現的矩陣。混淆矩陣是一個平方矩陣，其中記錄了一個分類器的TP(true positive)、TN(true negative)、FP(false positive)和FN(false negative):

計算著四個指標並不復雜，不過能不手算當然就不手算啦，sklearn中提供了confusion_matrix 函數：

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Python機器學習：6.6 不同的性能評價指標