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前言
一、准确率
 二、精确率
三、召回率
四、F1-score
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前言
很多时候需要对自己模型进行性能评估，对于一些理论上面的知识我想基本不用说明太多，关于校验模型准确度的指标主要有混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F1 score。另外还有P-R曲线以及AUC/ROC，这些我都有写过相应的理论和具体理论过程：
机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制ROC和AUC曲线
机器学习：性能度量篇-Python利用鸢尾花数据绘制P-R曲线
sklearn预测评估指标：混淆矩阵计算详解-附Python计算代...

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? sklearn预测评估指标计算详解：准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1score