使用sklearn的metric的填坑记录

坑之一：

准召计算不准确：

recall_score和accuracy_score计算出来的是全部样本的准确率，分母是全部样本，而不是我们想要获取的0集合或者1集合的准确率，如果要计算0/1集合的准确率，是需要用这个函数的：

cr = classification_report(ytrue, yprob, target_names=target_names)

---

结果展示：

avg / total 0.97 0.97 0.97 16196

0.45

            precision    recall  f1-score  support

    class 0      0.98      0.99      0.99    15749

    class 1      0.57      0.36      0.44      447

坑之二：

recall_score,accuary_score,auc计算是提示错误type：

原因：多半是数据类型的错误，需要用astype调整input的ytrue为int类型，才可以计算。