Python scikit-learn，分类模型的评估，精确率和召回率，classification_report

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分类模型的评估标准一般最常见使用的是准确率（estimator.score()），即预测结果正确的百分比。

混淆矩阵：

准确率是相对所有分类结果；精确率、召回率、F1-score是相对于某一个分类的预测评估标准。

精确率(Precision)：预测结果为正例样本中真实为正例的比例（查的准）（
）

召回率(Recall)：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查的全）（
）

分类的其他评估标准：F1-score，反映了模型的稳健型