对于一个数据挖掘项目而言，我们可以选择的模型众多，比如我们可以选择：线性回归、Logistic 回归、决策树、集成算法等，同样对于一个模型而言，也有很多参数和图形来评估模型好坏。数据挖掘的目的不能是简单地构建一个预测模型，而是创建和选择一个对样本以外数据也能做到高精度的模型。因此，在计算预测值之前，检查模型的准确性至关重要。

模型评估的指标有很多，比如仅分类模型的评估指标就有准确率，精确率，查全率，提升度等等。那么，为什么要搞这么多指标，有一个准确率不就够了吗？

我们从一个夸张点的例子来入手讨论，机场识别恐怖分子，在 100 万人里有 5 个恐怖分子，因为恐怖分子是极少数，如果使用准确率来评估模型的话，那只要把所有人都识别成正常人，其准确率可以达到 99.9995%，但显然这种模型没什么意义，这时就需要建立一个查全率高的模型，比如两个模型的混淆矩阵如下：

只考虑准确率，会选择 A 模型，但它根本无法识别恐怖分子。而模型 B，虽然准确率低，但可以把全部恐怖分子都识别出来，尽管可能冤枉几个好人，但总比被恐怖分子钻空子好的多。在这种正负样本不平衡的场景中，少数样本通常是我们所关注的，仅考虑准确率并没有实际意义。类似的场景在业务中还有很多，比如网贷违约率，相对好用户，我们更关心坏用户。查全率越高，代表实际坏用户中被预测出来的概率越高。还有医药行业中癌症的诊断，保险行业中的理赔风险，制造业中的不良产品判断等等

再来看一个精确率应用的例子，某企业希望销售 50 件产品，该企业建立了两个模型来选择待推销客户，混淆矩阵如下图，应该选择哪个模型？

只考虑准确率，似乎应当选择A 模型，但这时候我们需要对75（=50/0.667，预测购买者中有 66.7% 的实际会购买，即精确率）个客户推销才可能卖出 50 件商品；而选择模型 B，则只要对60（=50/0.833）个客户推销就可能卖出 50 件商品了，推销成本反而降低了。在这个场景中，我们只关心能被推销成功的那些客户，而不能成功推销且被正确预测为不能成功推销的，虽然有助于提高模型的准确率，对我们却没什么意义。因此，这里用精确率来评估模型的好坏会更加合适。

关于评价指标选取的重要性，有时候不是我们没做出好的模型，而是我们没选择对正确的评价指标。不同的指标的应用场景不同，预测模型不能只看准确率而要结合业务问题选择合适的评估指标。上述只是两个非常简单的例子，模型的评估指标有很多准确率只是其中一种，除了指标计算还有一些图形化的方法也可以用来评估模型，比如 ROC 曲线，Lift 曲线，查全率曲线，还有回归模型中用到的残差图等等。如果这些指标和图形都要手动计算和绘制也挺麻烦的，但是使用自动建模工具就非常方便了，除了可以自动建模外，它还会自动计算出各种评价指标，用户只需要知道如何使用这些指标就可以了，使用起来非常方便。

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