机器学习中对分类器在某数据上的预测性能进行评估的方法主要有两种：
一种是使用模型自带的评估函数进行准确性测评：XXX.score(X_test,y_test)
另一种是使用sklearn.metrics里面的classification_report模块对预测结果做更加详细的分析：
from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test,y_predict,target_names=iris.target_names))
我是一只不会南飞的燕！大家最近有什么开心的事情可以分享给我吗？最近有些不开心。
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6236 ROC 曲线可能是评估评分分类器的预测性能的最常用的度...
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本文标题：分类器预测性能评估方法
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