什么是分类模型评估 分类模型是机器学习的一种类型，它的任务是通过学习样本的特征来预测样本的类别。 分类模型通常用于那些输出变量是分类或者离散值的任务，例如，判断一封邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件，或者预测一个患者是否患有某种疾病。在训练过程中，分类模型会从标记好的训练数据中学习到如何判断一个样本属于哪个类别，然后在面对新的数据时，根据学习到的知识进行预测。 评估分类模型的性能非常重要，因为它能帮助我们了解模型的表现如何，以及模型在实际应用中的可能表现。通过使用不同的评估指标，可以从不同的角度理解模型的性能。 作为使用场景最为广泛的机器学习模型，其评估指标也随着使用场景的拓展而不断丰富，例如，可以...