机器学习经典算法：分类模型性能评估 --- 准确度（Accuracy)

正文

在将算法模型部署到生产环境之前，全面评估模型性能是确保其可靠性和实际应用价值的重要步骤。通常，我们会将原始数据集划分为训练数据和测试数据，其中训练数据占70%~80%，用于构建和优化模型，测试数据占20%~30%，用于评估模型在未见数据上的泛化能力。这种划分方法能够有效检测模型是否过拟合或欠拟合，确保其在真实场景中的表现。除此之外，根据具体需求，还可以进一步引入验证数据集，用于调优超参数和选择最佳模型，以避免测试数据过早泄露导致评估结果偏差。在数据划分时，应确保随机性和分布一致性，例如在分类任务中保持不同类别的比例（分层抽样），以提高评估结果的准确性和可信度。

关于 Train-Test 的分割方法

①通过按比例随机进行自划分

np.random.seed(666)
shuffle_index = np.random.permutation(len(X))
train_index = shuffle_index[:int(len(shuffle_index)* .8)]
test_index  = shuffle_index[int(len(shuffle_index)* .8):]


Train_X = X[train_index]
Train_Y = Y[train_index]

Test_X = X[test_index]
Test_Y = Y[test_index]

②scikit-learn中的train_test_split

from sklearn.model_selection import train_test_split
Train_X,Test_X,Train_Y,Test_Y = train_test_split(X,Y,test_size= 0.2,random_state=666)

分类效果评估

分类准确度（accuracy） 是评估分类模型性能的常用指标之一，它衡量的是模型在测试集上预测结果与真实标签一致的比例。具体来说，分类准确度的计算公式为：
$$\text{Accuracy}=\frac{\text{sum}(Y_{\text{predict}}==Y_{\text{test}})}{\text{len}(Y_{\text{test}})}$$

其中，$Y_{\text{predict}}$是模型预测的标签，$Y_{\text{test}}$ 是真实的标签，len(Test_y)是测试集的样本数量。准确度的值通常介于0和1之间，值越高表示模型预测越准确。
在使用scikit-learn时，计算分类准确度非常简单，库中提供了封装好的函数accuracy_score()，直接传入预测值和真实标签即可获得准确度：

from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(Test_Y, Y_predict)

这样可以快速而便捷地评估模型在测试集上的表现。