评价指标（分类指标）
对学习器的泛化性能进行评估，不仅仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛华能力的评价标准，这就是性能度量。我们通常会根据不同的业务选出适合的业务指标。
评价指标大概有
1、回归的有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、Coefficient of determination (决定系数)。
2、分类的有：精度、召回率、精确率、F值、ROC-AUC 、混淆矩阵、PRC。
3、聚类的有：兰德指数、互信息、轮廓系数。
分类
1.精度（Accuracy）
意义：被正确分类的样本占总样本的比。
优点：简单
缺点：精度只是简单地计算出比例，但是没有对不同类别进行区分。因为不同类别错误代价可能不同。例如：判断这个病人是不是病危，如果不是病危错误判断为病危，那只是损失一点医务人员的时间和精力，如果是把病危的人判断为非病危状态，那损失的就是一条人命。他们之间存在重要性差异，这时候就不能用精度。对于样本不均衡的情况，也不是用精度来衡量。例如：有A类1000个，B类5个，如果我把这1005个样本都预测成A类，正确率=1000/1005=99.5%。
混淆矩阵
*混淆矩阵(Confusion Matrix)*
预测为正样本
预测为负样本
标签为正样本
TP（True Positive对的正样本）