评估结果用于反应模型的好坏，必须设计合适的评估指标来测量该模型的好坏。模型的好坏是相对的，使用不同的评估指标对模型的判定会得到不一样的结果。
评估指标根据任务类型可以分为：分类指标、回归指标、聚类指标和排序指标等，本文主要关注分类指标。
分类的评价指标一般是分类准确率（accuracy）：对于给定的数据集，分类正确的样本数与总的样本数之比。准确率在二分类与多分类都能应用。
对于二分类常用的指标为精确率（precision）与召回率（recall）。

混淆矩阵

根据上图的混淆矩阵可以得出精确率与召回率的定义：
TP—将正类预测为正类的样本数；
FN—将正类预测为负类的样本数；
FP—将负类预测为正类的样本数；
TN—将负类预测为负类的样本数；
精确率定义为：

召回率定义为：

精确率可以理解为在所有预测为正类这个事件的准确率有多高，召回率可以理解为真正的正类有多少被挑选了出来。理想情况下，精确率和召回率都是越高越好，但是事实一般相反，精确率高的时候，召回率低；召回率高的时候，精确率低。因此需要结合实际业务看更关注哪一个指标来判定模型好坏，为了达到更好效果，设计了一些综合考虑精确率与召回率的指标，如_{$F_1$}值，_{$F_1$}值是精确率和召回率的调和平均值：

精确率和召回率都高时，值也会高。

ROC与AUC

[ROC曲线]作为常用的二分类评价指标，其全称为接收者操作特征曲线（Receiver Operating Characteristic）。该曲线纵坐标真正率（TPR），横坐标为假正率（FPR），其定义如下：


则ROC曲线位于横纵坐标阈值都为0-1之间，因此首先考虑4个特殊点（0，0）、（1， 1）、（0， 1）、（1， 0）。（0， 0）点表示TPR=FPR=0，即TP=FP=0，表示该分类器将所有样本都分为负类。同理，（1， 1）表示分类器将所有样本都分类为正类。（0， 1）点表示：FPR=0,TPR=1；意味着FP=0,FN=0，这样就是一个完美的分类器，正负类都分类完全正确。（1， 0）点表示TP=0, TN=0，这就是最糟糕的一个分类器，完美错过所有正确答案。综上，ROC曲线上的点越靠近左上方，那么该分类器就越好。

制作ROC曲线

每一对TPR与FPR值可以描绘出一个点，为了得到一条ROC曲线，需要调整不同的预测概率，来得到不同TPR于FPR值对，这样就可以得到一条ROC曲线。AUC（Area under the Curve of ROC）即ROC曲线下的面积，取值越大说明正确率越高。

sklearn包关于分类指标的API

sklearn.metrics模块实现了一些loss, score以及一些工具函数来计算分类性能。
一些二分类(binary classification)使用的case：

• matthews_corrcoef(y_true, y_pred)：Matthews相关系数，用于度量二分类的质量
• precision_recall_curve(y_true, probas_pred)：P-R曲线
• roc_curve(y_true, y_score[, pos_label, …])：ROC曲线
  一些多分类(multiclass)使用的case：
• confusion_matrix(y_true, y_pred[, labels])：混淆矩阵
• hinge_loss(y_true, pred_decision[, labels, …])
  一些多标签(multilabel)的case:
• accuracy_score(y_true, y_pred[, normalize, …])：准确率
• classification_report(y_true, y_pred[, …])：分类报告，包含精确率、召回率等。
• f1_score(y_true, y_pred[, labels, …])：值
• fbeta_score(y_true, y_pred, beta[, labels, …])
• hamming_loss(y_true, y_pred[, classes])
• jaccard_similarity_score(y_true, y_pred[, …])
• log_loss(y_true, y_pred[, eps, normalize, …])：logistic回归loss，或者交叉熵loss(cross-entropy loss)，用于概率估计。
• precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred)
• precision_score(y_true, y_pred[, labels, …])
• recall_score(y_true, y_pred[, labels, …])
• zero_one_loss(y_true, y_pred[, normalize, …])
  还有一些可以同时用于二标签和多标签（不是多分类）问题：
• average_precision_score(y_true, y_score[, …])
• roc_auc_score(y_true, y_score[, average, …])