机器学习模型评估方法

本文介绍了机器学习中常用的评估方法，包括ROC曲线、P-R曲线、混淆矩阵、多分类的准确率、查准率、查全率、f1、auc等指标的概念和计算方法，并给出了sklearn实现这些评估方法的代码。同时，介绍了CH指标和轮廓系数的概念和计算方法，以及sklearn实现这些指标的代码。