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1. 评估指标：如何衡量模型的好坏

在开始调优之前，我们首先需要知道怎么衡量一个模型的好坏。不同的任务类型，需要不同的评估指标。总的来说，机器学习任务可以分为两大类：分类任务和回归任务。我们分别来介绍它们的评估指标。

1.1 分类任务的评估指标

分类任务是机器学习中最常见的任务类型之一，比如判断邮件是不是垃圾邮件、预测用户会不会点击广告、识别图片中的物体等等。接下来我们逐一介绍常用的分类评估指标。

1.1.1 准确率（Accuracy）

准确率是最直观、最容易理解的评估指标，它表示预测正确的样本占总样本的比例。计算公式很简单：

准确率 = 预测正确的样本数 / 总样本数

在scikit-learn中，我们可以这样计算：

fromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportnumpyasnp# 假设真实标签y_true