动手学机器学习入门—day3—二分类之模型评估与指标解释

简介

在机器学习中，评估模型的性能是至关重要的一步。特别是在二分类问题中，我们需要使用各种指标来评估模型的准确性、召回率、精确度等。本文将先介绍二分类模型评估的相关知识点，包括常用的评估指标、混淆矩阵、ROC曲线和AUC等内容，在此之后将使用代码来演示如何利用Skicit-learn中的相关模块来完成这一系列的任务，最后我会将本文涉及到的数据集放在结尾链接中，有需要则自取,那么让我们的学习之路开始吧！

正文

二分类问题简介

在机器学习中，二分类是一种常见的问题类型，其中目标是将数据分为两个类别。例如，判断一封电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件、预测病人是否患有某种疾病等都是二分类问题的示例。而我们的二分类模型就是给机器一堆的有关于此类的数据集,对它进行训练,最后让它预测是正类或负类。那么机器是怎么对样本进行训练的呢?

如图所示,机器会将样本分为正类和负类,并给每个样本一个得分值,然后将正类和负类的得分值划分在一个范围内,这样就可以通过得分值来预测正类和父类的概率，一旦概率大于0.5，机器就会预测为对应概率的类型,接下来我们就需要根据预测出来的结果和实际的结果进行对比，然后对模型进行评估，那么在我们的二分类模型中的评估指标有哪些呢？

在说评估指标之前,我们得先学习一个知识点:

混淆矩阵

混淆矩阵是一个二维矩阵，用于展示模型预测结果与真实标签之间的对应关系。它包含了四种情况：真正例（True Positive, TP）、假正例（False Positive, FP）、真反例（True Negative, TN）、假反例（False Negative, FN）。混淆矩阵如下所示：

其中，TP表示真正例（True Positive）、FN表示假反例（False Negative）、FP表示假正例（False Positive）、TN表示真反例（True Negative）。

在清楚了这个知识点后，我们再来说我们的评估指标

评估指标

1. 准确度（Accuracy）：准确度是指模型预测正确的样本数占总样本数的比例，计算公式为

2. 精确度（Precision）：精确度指的是模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例&#