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雷达卡
精确率(precision)是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本，也就是precision=TP/(TP+FP)。
而召回率(recall)是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了，也就是recall=TP/(TP+FN)。
一个分母是预测为正的样本数，另一个是原来样本中所有的正样本数。
准确率(accuracy)是预测对的数量占所有样本的比例，也就是accuracy= (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)。
F值是精确率和召回率的调和平均值，精确率和召回率都高的情况下，F值也会高。也就是2/F=1/P+1/R，即F=P*R/2(P+R)=2TP/(2TP+FP+FN)。
评估一个分类器的好坏可以设一个阈值，大于这个值的为正类，小于这个值为负类。如果我们减小这个阀值，那么更多的样本会被识别为正类。这会提高正类的识别率，但同时也会使得更多的负类被错误识别为正类。为了形象化这一变化，在此引入 ROC，ROC 关注两个指标：true positive rate：TPR=TP/(TP+FN)，false positive rate：FPR=FP/(FP+TN)。TPR 代表能将正例分对的概率，FPR 代表将负例错分为正例的概率。在 ROC 空间中，每个点的横坐标是 FPR，纵坐标是 TPR，这也就描绘了分类器在 TP（真正率）和 FP（假正率）间的 trade-off2。
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。随机挑选一个正样本以及一个负样本，分类器判定正样本的值高于负样本的概率就是 AUC 值。AUC值越大的分类器，正确率越高。
既然已经有那么多的评价指标，为什么还要使用ROC和AUC呢？
因为ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。在实际的数据集中经常会出现类不平衡现象，即负样本比正样本多很多或者少很多。
回归模型的评价指标：平均绝对误差、平均平方误差。
平均绝对误差MAE（Mean Absolute Error）又被称为 l1 范数损失：
平均平方误差MSE（Mean Squared Error）又被称为 l2范数损失：
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