判断各种机器学习方法训练而成的模型输出结果的好坏，需要一些评估方法，本文简单介绍二分类算法的几种评估方法，做个总结。

首先需要有一些基本概念：对于样本来说，通常有两种类型，一种是正类别、一种是负类别，正负类别本身没有褒义贬义的含义，纯粹为了区分二分类两种不同情况。

如“有没有狼的问题”，可以认为狼来了是正类别，没有狼是负类别；再比如“肿瘤是恶性还是良性”，恶性可以作为正类型，良性作为负类别。

对于模型的预测，可以用2x2混淆矩阵来总结，该矩阵描述了所有可能出现的结果，共4种，以肿瘤问题为例：