用python实现随机森林算法评价

模型性能有哪些指标？

随机森林算法评价模型性能的指标主要包括以下四个方面：

1. 准确率（Accuracy）：分类准确的样本数量占总样本数量的比例。
2. 精确率（Precision）：被分类器判断为正例且判断正确的样本数量与被分类器判断为正例的样本总数量的比例。
3. 召回率（Recall）：被分类器正确判断为正例的样本数量与实际为正例的样本总数量的比例。
4. F1值（F1-score）：综合衡量分类器的精确率和召回率的指标，其数值越大表示分类器的性能越好。

希望以上回答对您有所帮助。