xgboost 模型评价

XGBoost 模型评价通常使用的指标有：准确率、精确率、召回率、F1 值、AUC 值等。其中，准确率是指分类正确的样本数占总样本数的比例；精确率是指分类为正例的样本中，真正为正例的样本数占分类为正例的样本数的比例；召回率是指真正为正例的样本中，被分类为正例的样本数占真正为正例的样本数的比例；F1 值是精确率和召回率的调和平均数；AUC 值是 ROC 曲线下的面积，用于评价分类器的性能。