评估分类模型性能的Python指标

评估分类模型性能的Python指标

在机器学习领域，评估分类模型的性能是非常重要的一项任务。通过合适的指标可以量化模型的准确性、召回率、精确率和F1分数等性能指标。本文将介绍一些常用的评估指标，并提供相应的Python代码来计算这些指标。

1. 准确率（Accuracy）：

准确率是最常用的评估分类模型性能的指标之一。它表示模型在所有样本中正确分类的比例。计算准确率的代码如下：

from sklearn.metrics import accuracy_score

# y_true是真实标签，y_pred是模型预测的标签
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)

2. 召回率（Recall）和精确率（Precision）：

召回率和精确率是用于评估二分类模型性能的指标。召回率衡量了模型正确预测