这次和大家分享机器学习涉及到的内容——分类器性能评估，包括准确率、精确率、召回率、PR曲线、ROC曲线等。
一、准确率（Accuracy）
准确率并不是一个很好的分类器性能指标，尤其是当处理的数据集存在偏差时（一些类比其他类多得多）。比如有9个苹果和1个香蕉，那我猜测10个都不是香蕉的准确率也高达90%。
在Python中，准确率指标可以使用cross_val_score()函数评估，同时使用K折交叉验证。具体形式如下，其中，cv=3表示3折。
from sklearn.model_selection import cross_val_score
cross_val_score(sgd_clf, X_train, y_train_5, cv=3, scoring='accuracy')二、混淆矩阵
如上图所示，混淆矩阵每一行代表一个实际的结果，每一列代表一个预测的结果。分别有TP、FN、FP、TN四种结果，有Accuracy（准确率）、Precision（精确率）、Sensitivity（召回率或灵敏度）、Specificity（特异度）和Negative Predictive Value（反例预测率）5种衡量指标，它们的计算公式如上图。
还是以苹果、香蕉举例子（苹果为正例，香蕉为反例）：
- TP：真正例，把苹果认成了苹果；
- FN：伪反例，把苹果认成了香蕉；
- FP：伪正例，把香蕉认成了苹果；
- TN：真反例，把香蕉认成了香蕉。
Accuracy(准确率)：不管正负例，预测对的占多少。
Precision(精确率)：找了这么多正例，找对了多少。
Sensitivity(召回率)：有这么多正例，找出了多少。
在Python中计算混淆矩阵比较简单，如下：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_train, y_train_pred)其中，y_train表示训练值，y_train_pred表示预测值。
衡量指标中用的比较多的是精确率和召回率，它们的值可以在计算出混淆矩阵后，按照上图公式计算，也可以直接调用对应的函数。
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score
precision_score(y_train, y_train_pred)
recall_score(y_train, y_train_pred)其中，precision_score表示精确率，recall_score表示召回率。
F1值
F1值结合了精确率和召回率，是它们的调和平均。普通的平均值平等看待所有值，而调和平均会给小的值更大的权重。要想获得一个高的F1值，精确率和召回率要同时高。
from sklearn.metrics import f1_score
f1_score(y_train, y_train_pred)精确率和召回率之间存在一种折中关系，提高精确率会降低召回率。到底需要较高的精确率还是较高的召回率，不能一概而论，具体场景具体分析。需要找得对就需要高的精确率，也就是想要的一定是好的；不想把想要的漏掉太多，就需要较高的召回率。
某模型的精确率、召回率与阈值的关系曲线如下，横坐标表示算法判断的阈值（大于阈值为正，否则为负）：
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_train, y_scores) # y_scores是决策分数，不是预测值从图中就可以看出精确率和召回率之间的博弈关系。
仔细看我们会发现，召回率曲线比较平滑，而精确率曲线在性能较高时会有波动，这表示提高阈值，精确率并不一定会提高。
精确率和召回率之间的关系曲线（PR曲线）如下：
三、ROC曲线
ROC曲线横坐标为FPR(伪正例率)，纵坐标为TPR(真正例率，也即召回率)，其中FPR=1-TNR，TNR就是特异性。
from sklearn.metrics import roc_curve
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_train, y_scores)一个评估分类器好坏的方法是：计算ROC曲线下的面积，roc_auc_score()可实现。面积越大，性能越好，从图来看，就是更靠近左上角。（PR曲线应该尽可能的靠近右上角）
from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc_score(y_train, y_scores)PR曲线还是ROC曲线？
当正例非常少或者你更关注伪正例(FP)而不是伪反例(FN)时，你应该选择PR曲线， 反之则是ROC曲线。
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