效果評估是模型選擇和演算法設計的重要步驟，知道評估優劣才能選擇最佳的模型和演算法，本節介紹一些有關評估方法的定義，凡是在統計或大資料領域都用得到
true positives, tp
true negatives, tn
false positives, fp
false negatives, fn)
分類器**正確性的比例，可以通過logisticregression.score() 來計算準確率
分類器**出的髒話中真的是髒話的比例
p=tp/(tp+fp)
也叫靈敏度。所有真的髒話被分類器正確找出來的比例。
r=tp/(tp+fn)
f-measure，精確率和召回率的調和均值。精確率和召回率都不能從差的分類器中區分出好的分類器，綜合評價指標平衡了精確率和召回率。
1/f+1/f=1/p+1/r即
f=2*pr/(p+r)
假陽性率，所有陰性樣本中分類器識別為陽性的樣本所佔比例
f=fp/(tn+fp)
roc曲線畫的是分類器的召回率與誤警率(fall-out)的曲線
roc曲線下方的面積,它把roc曲線變成乙個值,表示分類器隨機**的效果
scikit-learn畫roc曲線和auc值的方法如下：
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
false_positive_rate, recall, thresholds = roc_curve(pred, predictions)
roc_auc = auc(false_positive_rate, recall)
plt.plot(false_positive_rate, recall, 'b', label='auc = %0.2f' % roc_auc)
plt.show()
二元分類效果的評估方法
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機器學習精簡教程之八 二元分類效果的評估方法
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分類結果的評估方法
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