針對二分類的結果，對模型進行評估，通常有以下幾種方法：
初始作如下定義：
真實結果10
**結果
1tp（真陽性）
fp（假陽性）
0fn（假陰性）
tn（真陰性）
precision（準確率）可以理解為**結果為正類中有多少是正類，給出定義如下：
recall（召回率）可以理解為真實結果為正類中有多少被**成正類，給出定義如下：
f-score（f值）又稱作f1-measure，是綜合考慮precision和recall的指標，給出定義如下：
tpr（true positive rate）可以理解為所有正類中，有多少被**成正類（正類**正確），即召回率，給出定義如下：
fpr（false positive rate）可以理解為所有反類中，有多少被**成正類（正類**錯誤），給出定義如下：
tnr（true negative rate）可以理解為所有反類中，有多少被**成反類（反類**正確），給出定義如下：
fnr（false negative rate）可以理解為所有正類中，有多少被**成反類（反類**錯誤），給出定義如下：
roc曲線又稱作「受試者工作特性曲線」，很明顯，越靠近左上角的點，效果越好。
auc（area under curve）定義為roc曲線下的面積，很明顯，這個值越大越好。
accuracy（精確率）可以理解為所有實驗中，分類正確的個數，給出定義如下：
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