简单理解关于分类模型的评估

分类模型的评估的前提

对模型进行评估时，可以选择很多种指标，但不同的指标可能得到不同的结果，如何选择合适的指标，需要取决于任务需求。

混淆矩阵

在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)

精确率(Precision)与召回率(Recall)

• 精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例（查得准）

  

• 召回率：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查的全，对正样本的区分能力）

  

• 其他分类标准，F1-score，反映了模型的稳健型

  

sklearn分类模型评估API

sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, target_names=None)

• y_true：真实目标值
• y_pred：估计器预测目标值
• target_names：目标类别名称
• return：每个类别精确率与召回率

对于简单理解朴素贝叶斯算法中20类新闻分类例子，得出其精确率和召回率：

from sklearn.metrics import classification_report

...
print("每个类别的精确率和召回率\n", classification_report(y_test, y_predict, target_names=news.target_names))

运行结果：

每个类别的精确率和召回率
                           precision    recall  f1-score   support

             alt.atheism       0.87      0.87      0.87       104
           comp.graphics       0.87      0.74      0.80       143
 comp.os.ms-windows.misc       0.89      0.84      0.87       147
comp.sys.ibm.pc.hardware       0.76      0.87      0.81       156
   comp.sys.mac.hardware       0.89      0.82      0.85       146
          comp.windows.x       0.95      0.85      0.90       149
            misc.forsale       0.91      0.75      0.82       134
               rec.autos       0.83      0.91      0.87       142
         rec.motorcycles       0.97      0.94      0.96       160
      rec.sport.baseball       0.90      0.95      0.92       132
        rec.sport.hockey       0.96      0.92      0.94       155
               sci.crypt       0.80      0.96      0.87       172
         sci.electronics       0.96      0.65      0.77       174
                 sci.med       0.95      0.86      0.90       145
               sci.space       0.84      0.98      0.90       133
  soc.religion.christian       0.46      0.99      0.63       141
      talk.politics.guns       0.80      0.97      0.87       136
   talk.politics.mideast       0.94      0.94      0.94       146
      talk.politics.misc       1.00      0.59      0.74       125
      talk.religion.misc       1.00      0.13      0.24        89

               micro avg       0.84      0.84      0.84      2829
               macro avg       0.88      0.83      0.82      2829
            weighted avg       0.87      0.84      0.84      2829