坑之一：
准召计算不准确：
recall_score和accuracy_score计算出来的是全部样本的准确率，分母是全部样本，而不是我们想要获取的0集合或者1集合的准确率，如果要计算0/1集合的准确率，是需要用这个函数的：
cr = classification_report(ytrue, yprob, target_names=target_names)
结果展示：
avg / total 0.97 0.97 0.97 16196
0.45
precision recall f1-score support
class 0 0.98 0.99 0.99 15749
class 1 0.57 0.36 0.44 447
坑之二：
recall_score,accuary_score,auc计算是提示错误type：
原因：多半是数据类型的错误，需要用astype调整input的ytrue为int类型，才可以计算。
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本文标题：使用sklearn的metric的填坑记录
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