混淆矩阵

二分类中极为有效，少数类为正例，多数类为负例

1）真实值在预测值之前，两数字相同则预测正确

2）所有指标范围在[0,1]，11、00为分子的指标越接近1越好，01、10分子的指标越接近0越好

3）sklearn中没有特异度和假正率，需要自己计算

6个指标

1、准确率Accuracy

2、捕捉少数类

1）精确度Precision(查准率）：

越低，误伤了过多的多数类，衡量 多数类判错付出的成本

将多数类判错成本高昂时，追求高精确度

2）召回率Recall(敏感度、真正率、查全率）

越高，捕捉出了越多的少数类

不计一切代价找出少数类，追求高召回率

召回率和精确度此消彼长，代表捕捉少数类的需求和不误伤多数类需求的平衡

3）F1 measure：范围[0,1]，越接近1越好，代表精确度和召回率越高

3、判错多数类

1）特异度specificity（真负率）

衡量一个模型把多数类判断正确的能力

2）假正率false positive rate=1-特异度

衡量一个模型把多数类判断错误的能力