目录
一.k值交叉验证
用途：验证模型的准确性与有效性。
过程：
1.数据集被分成K份（K通常取5或者10)；
2.不重复地每次取其中一份做测试集，用其他K-1份做训练集训练，这
样会得到K个评价模型；
3.将上述步骤2中的K次评价的性能均值作为最后评价结果。
优点：提高评估结果的稳定性。
这里的k=5
二.精确率和召回率
其通常做为二分类问题模型的评价指标。
pricision=TP/(TP+FP) recall=TP/(TP+FN)
精确率反映了模型判定正例中真正正例的比重；
召回率反应了总正例中被模型正确判定正例子的比重。
三.测试集的可视化
请注意，图中的颜色越深，表示其数值越大。
四.P-R曲线
P-R图直观的显示出学习器在样本上的查全率、查准率。在进行比较时，若一个休息区的P-R曲线被另一个学习器的曲线完全“包住”，则可断言后者的性能优于前者。
五.F值
F值是精确率和召回率的调和平均：
一般大于0。当
时，退化为F1：
比较常用的是F1，即表示二者同等重要
六.分类报告
显示每个类的分类性能。
包括每个类标签的精确率、召回率、F1值等。
