机器学习与深度学习评价指标完全指南
📊 为什么需要评价指标？
想象你是一位医生，需要判断一个诊断模型的好坏。如果模型说"这个病人有癌症"，你需要知道：
- 这个判断有多准确？
- 会不会漏掉真正的癌症患者？
- 会不会误诊健康的人？
评价指标就像是给AI模型打分的"考试标准"，帮助我们从不同角度评估模型性能。
🎯 分类问题评价指标
1. 准确率 (Accuracy)
通俗解释：在所有预测中，预测正确的比例
公式：准确率 = 正确预测数 / 总预测数
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
