前言在机器学习算法中 ， 在模型训练出来之后 ， 总会去寻找衡量模型性能的指标 。 评价指标是针对将相同的数据 ， 使用不同的算法模型 ， 或者输入不同参数的同一种算法模型 ， 而给出这个算法或者参数好坏的定量指标 。 在模型评估过程中 ， 往往需要使用多种不同的指标协作评估一个模型的好坏 ， 因为众多的评价指标中 ， 大部分指标只能片面的反应模型的一部分特点 ， 那么对模型的评估就会比较片面 ， 在算法落地后也会出现很多问题 。 根据评估指标的反馈进行模型调整 ， 这些都是机器学习在模型评估阶段的关键问题 ， 也是一名合格的算法工程师应当具备的基本功[文献1] 。
本文参考文献1,2 ， 详细介绍机器学习分类任务的常用评价指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、P-R曲线（Precision-RecallCurve）、F1Score、混淆矩阵（ConfuseMatrix）、ROC、AUC 。
1准确率（Accuracy）准确率定义如下：
真正例(TruePositive,TP)：标注的数据为正样本 ， 被模型预测为正的正样本；假正例(FalsePositive,FP)：标注的数据为负样本 ， 被模型预测为正的负样本；假负例(FalseNegative,FN)：标注的数据为负样本 ， 被模型预测为负的正样本；真负例(TrueNegative,TN)：标注的数据为正样本 ， 被模型预测为负的负样本；准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标 ， 但存在明显的缺陷 ， 就是在数据的类别不均衡 ， 特别是一种类别数据特别多另一种类别数据特别少的情况下 ， 准确率就不能客观评价算法的优劣了 。 举个例子：当负样本占99%时 ， 分类器把所有样本都预测为负样本 ， 那么对于这个模型来说可以获得99%的准确率 ， 所以在样本数据极度不均衡的时候 ， 选用这种方式去评价一个模型是不可取的 。
2精确率（Precision）精准率又叫查准率 ， 容易与准确率弄混 ， 请记住这个“精”字 ， 它是针对一个类别预测结果而言的 ， 含义是在所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率 ， 在预测为正样本的结果中 ， 有多少把握可以预测正确 ， 因为其他类别的数据也可能被预测成为该类别 。 以二分类（以下不特殊说明 ， 都以二分类为例介绍）来说其公式如下：
3召回率（Recall）召回率又叫查全率 ， 它是针对原样本而言的 ， 即在实际为正的样本中被预测为正样本的概率 ， 其公式如下：
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