构建机器学习模型的一个关键步骤就是在新数据上对模型的性能进行评估，模型过于简单，将会面临欠拟合（高偏差）的问题，而模型基于训练数据构造得过于复杂，则会导致过拟合（高方差）问题，为了在偏差和方差之间找到可以接受的这种方案，我们需要对模型进行评估。有两种交叉验证的方法：

1、holdout方法

该方法将数据划分为三个部分：训练数据集、验证数据集和测试数据集。训练数据集用于不同模型的拟合，模型在验证数集上的性能表现作为模型选择的标准，使用模型训练及模型选择阶段不曾使用的数据作为测试数据集的优势在于：评估模型应用在新数据上能够获得较小的偏差。

缺点：模型性能的评估对训练数据集划分为训练及验证子集的方法是敏感的；评价的结果会随样本的不同而发生变化。

2、k折交叉验证

我们不重复地随机将训练数据集划分为k个，其中k-1个用于模型的训练，剩余的1个用于测试，重复此过程k次，我们就得到K个模型及对模型性能的评价。

k折越多的情况下会带来什么样的影响？参与模型训练的数据越多，同时运行时间延长。

混淆矩阵

以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。

我们通过样本的采集，能够直接知道真实情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。同时，我们通过用样本数据跑出分类器模型的结果，也可以知道模型认为这些数据哪些是positive，哪些是negative。

因此，我们就能得到这样四个基础指标，我称他们是一级指标（最底层的）：

真实值是positive，模型认为是positive的数量（True Positive=TP）；真实值是positive，模型认为是negative的数量（False Negative=FN）：这就是统计学上的第一类错误（Type I Error）；真实值是negative，模型认为是positive的数量（False Positive=FP）：这就是统计学上的第二类错误（Type II Error）；真实值是negative，模型认为是negative的数量（True Negative=TN）。

将这四个指标一起呈现在表格中，就能得到如下这样一个矩阵，我们称它为混淆矩阵（Confusion Matrix）：

混淆矩阵的指标

预测性分类模型，肯定是希望越准越好。那么，对应到混淆矩阵中，那肯定是希望TP与TN的数量大，而FP与FN的数量小。所以当我们得到了模型的混淆矩阵后，就需要去看有多少观测值在第二、四象限对应的位置，这里的数值越多越好；反之，在第一、三象限对应位置出现的观测值肯定是越少越好。

二级指标

但是，混淆矩阵里面统计的是个数，有时候面对大量的数据，光凭算个数，很难衡量模型的优劣。因此混淆矩阵在基本的统计结果上又延伸了如下4个指标，我称他们是二级指标（通过最底层指标加减乘除得到的）：

准确率（Accuracy）—— 针对整个模型

精确率（Precision）

灵敏度（Sensitivity）：就是召回率（Recall）

特异度（Specificity）

三级指标

通过上面的四个二级指标，可以将混淆矩阵中数量的结果转化为0-1之间的比率。便于进行标准化的衡量。

在这四个指标的基础上在进行拓展，会产生另外一个三级指标，这个指标叫做F1 Score。他的计算公式是：

F1-Score指标综合了Precision与Recall的产出的结果。F1-Score的取值范围从0到1的，1代表模型的输出最好，0代表模型的输出结果最差。

多分类的情况

当分类问题是二分问题是，混淆矩阵可以用上面的方法计算。当分类的结果多于两种的时候，混淆矩阵同时适用。

Accuracy

在总共66个动物中，我们一共预测对了10 + 15 + 20=45个样本，所以准确率（Accuracy）=45/66 = 68.2%。

Precision

所以，以猫为例，模型的结果告诉我们，66只动物里有13只是猫，但是其实这13只猫只有10只预测对了。模型认为是猫的13只动物里，有1条狗，两只猪。所以，Precision（猫）= 10/13 = 76.9%

Recall

以猫为例，在总共18只真猫中，我们的模型认为里面只有10只是猫，剩下的3只是狗，5只都是猪。所以，Recall（猫）= 10/18 = 55.6%

Specificity

以猫为例，在总共48只不是猫的动物中，模型认为有45只不是猫。所以，Specificity（猫）= 45/48 = 93.8%。虽然在45只动物里，模型依然认为错判了6只狗与4只猫，但是从猫的角度而言，模型的判断是没有错的。

F1-Score

通过公式，可以计算出，对猫而言，F1-Score=（2 * 0.769 * 0.556）/（ 0.769 + 0.556） = 64.54%

同样，我们也可以分别计算猪与狗各自的二级指标与三级指标值。

F1分数对那些具有相近的精度和召回率的分类器更为有利。这不一定能一直符合你的期望：在某些情况下，你更关心的是精度，而另一些情况下，你可能真正关心的是召回率

遗憾的是，鱼和熊掌不可兼得：你不能同时增加精度并减少召回率，反之亦然。这称为精度/召回率权衡。