機器學習模型評估標準選擇循環圖
要根據不同的目標選取合適的評估指標。
進行二分類問題的時候，數據集之間的不平衡，會導致評價指標accuracy很高，但是卻不能反應模型的好壞。
sklearn.metrics.confusion_matrix
如果標記數字的話，則按標簽從小到大排序，如果為字符型的化，自己設計labels參數來表示其順序,否則系統會自動將字符轉化為其他類型就好。
dummy_majority = DummyClassifier(strategy = ‘most_frequent‘).fit(X_train, y_train)
dummy classifier 的strategy參數取值解釋如上圖。
機器學習模型評估標準選擇循環圖
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