评估方法

准确率

estimator.score() 一般最常见使用的是准确率，即预测结果正确的百分比

混淆矩阵

在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)
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精确率 (Precision)

预测结果为正例样本中真实为正例的比例（查得准）
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**

召回率 (Recall)

真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查的全，对正样本的区分能力）
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**

F1

其他分类标准，F1-score，反映了模型的稳健型
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API

sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, target_names=None)
y_true：真实目标值
y_pred：估计器预测目标值
target_names：目标类别名称
return：每个类别精确率与召回率