SKlearn（Scikit-learn）是一个用于机器学习的Python库，提供了各种机器学习算法和工具的实现。在使用SKlearn进行机器学习建模时，我们需要评估模型的性能和效果。本文将介绍SKlearn中常用的模型评估方法，并提供一些实例代码来说明。
1. sklearn.metrics 模块
在SKlearn中，模型评估的相关功能主要由`sklearn.metrics`模块提供。该模块包含了一些常用的评估指标，如准确率、召回率、F1值等。下面是一些常用的评估指标的介绍：
1.1 准确率（Accuracy）
准确率是分类模型中最常见的评估指标之一，它表示正确分类的样本数量占总样本数量的比例。在SKlearn中，可以使用`accuracy_score`函数来计算准确率。下面是一个使用`accuracy_score`函数计算准确率的示例代码：
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_true = [0, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
在上面的代码中，我们有两个列表`y_true`和`y_pred`，分别表示真实标签和预测标签。通过调用`accuracy_score`函数，可以得到预测准确率。
1.2 混淆矩阵（Confusion Matrix）
混淆矩阵是一种用于可视化分类模型预测结果的方法，它展示了分类模型在各个类别上的预测情况。在SKlearn中，可以使用`confusion_matrix`函数来计算混淆矩阵。下面是一个使用`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵的示例代码：
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 0, 1, 0]
y_pred = [0, 1, 1, 1, 0]
confusion = confusion_matrix(y_true, y_pred)
print("Confusion matrix:")
print(confusion)
在上面的代码中，我们有两个列表`y_true`和`y_pred`，分别表示真实标签和预测标签。通过调用`confusion_matrix`函数，可以得到一个二维数组，该数组表示预测的类别与真实的类别之间的对应关系。
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