在机器学习领域，选择合适的评估指标对于模型性能的准确评估至关重要。本文将探讨如何针对不同的数据集和业务场景，选择合适的评估指标来评估分类模型的性能。
准确率（Accuracy）是评估分类模型性能的常用指标，它表示模型正确预测的比例。然而，准确率并不总是能够全面反映模型的性能，尤其是在面对多分类问题或数据不平衡的情况下。
例如，在多分类问题中，即使模型对某些类别的预测非常不准确，整体准确率也可能看起来很高。同样，在数据不平衡的情况下，模型可能通过总是预测出现频率最高的类别来获得高准确率，但这并不意味着模型对所有类别的预测都是准确的。
混淆矩阵是一种用于可视化算法性能的特定表格布局，它可以帮助更详细地了解模型的性能。对于二分类问题，混淆矩阵包含四个象限，分别表示真正例（TP）、假负例（FN）、真负例（TN）和假正例（FP）。
真正例（TP）：模型正确预测为正例的数量。
假负例（FN）：模型错误预测为负例的正例数量，也称为第二类错误。
真负例（TN）：模型正确预测为负例的数量。
假正例（FP）：模型错误预测为正例的负例数量，也称为第一类错误。
除了准确率，还可以使用基于混淆矩阵的其他指标来评估模型性能，如精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数。
精确率（Precision）：计算模型不将真负例误标为正例的能力。精确率 = TP / (TP + FP)。
召回率（Recall）：计算模型在数据集中找到正例的能力。召回率 = TP / (TP + FN)。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
c_matrix = confusion_matrix(y_test, predictions)
print(c_matrix)