摘要：
分类模型性能评估指标混淆矩阵混淆矩阵就是把模型对样本的预测结果统计成如下表格的形式 混淆矩阵一般都是针对二分类问题，如果是多分类问题，则可以把需要关注的那个类别作为正类，其他类别作为负类，就可转化为二分类问题 混淆矩阵中的四个值： True Positive(TP)：被模型预测为正的正样本数；Fal 阅读全文
摘要：
二分类使用Accuracy和F1-score，多分类使用Accuracy和宏F1。 最近在使用sklearn做分类时候，用到metrics中的评价函数，其中有一个非常重要的评价函数是F1值， 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ，其中有一个参数average用来控制F1的计算方式 阅读全文