在机器学习中，模型评估是一个关键步骤，用于量化模型预测的质量。本指南将详细介绍各种评估指标，帮助选择合适的指标来评估模型性能。评估指标可以分为几大类：分类指标、回归指标、聚类指标和双聚类指标。
分类评估指标用于衡量分类模型的性能。以下是一些常用的分类评估指标：
accuracy_score: 准确率，分类模型的准确度。
auc: 曲线下面积（AUC），用于评估模型的排序能力。
f1_score: F1分数，是精确率和召回率的调和平均值。
confusion_matrix: 混淆矩阵，用于展示模型预测结果的详细分布。
precision_score: 精确率，预测为正类别中实际为正类别的比例。
recall_score: 召回率，实际为正类别中被预测为正类别的比例。
roc_auc_score: 接收者操作特征曲线下面积（ROC AUC），用于评估模型的分类能力。
这些指标可以帮助全面评估分类模型的性能，包括模型的准确性、稳定性和排序能力。
回归评估指标用于衡量回归模型的性能。以下是一些常用的回归评估指标：
mean_squared_error: 均方误差，预测值与实际值之差的平方的平均值。
r2_score: R平方值，衡量模型解释数据变异的能力。
mean_absolute_error: 平均绝对误差，预测值与实际值之差的绝对值的平均值。
median_absolute_error: 中位数绝对误差，预测值与实际值之差的绝对值的中位数。
这些指标可以帮助评估回归模型的预测精度和稳定性，选择最适合数据的模型。
聚类评估指标用于衡量聚类模型的性能。以下是一些常用的聚类评估指标：
silhouette_score: 轮廓系数，衡量聚类效果的好坏。
davies_bouldin_score: Davies-Bouldin指数，衡量聚类效果的紧密度。
calinski_harabasz_score: Calinski-Harabasz指数，衡量聚类效果的分离度。
这些指标可以帮助评估聚类模型的聚类效果，包括聚类的紧密度、分离度和轮廓清晰度。
双聚类评估指标用于衡量双聚类模型的性能。以下是一些常用的双聚类评估指标：
consensus_score: 一致性分数，衡量两个双聚类结果的相似度。
这些指标可以帮助评估双聚类模型的性能，选择最适合数据的双聚类方法。
距离度量是计算样本间距离的函数，常用于聚类和相似性分析。以下是一些常用的距离度量：
euclidean_distances: 欧几里得距离，计算样本间的直线距离。
manhattan_distances: 曼哈顿距离，计算样本间的街区距离。
cosine_similarity: 余弦相似度，计算样本间的夹角余弦值。
这些距离度量可以帮助计算样本间的相似性或差异性，为聚类和相似性分析提供基础。
为了更直观地展示模型评估结果，提供了一些可视化工具：
ConfusionMatrixDisplay: 混淆矩阵可视化。
RocCurveDisplay: ROC曲线可视化。
PrecisionRecallDisplay: 精确率-召回率曲线可视化。
这些可视化工具可以帮助更直观地理解模型的评估结果，发现模型的优点和不足。