sklearn.metrics可防止未标记的预测被归类为误报

sklearn.metrics是scikit-learn库中的一个模块，用于评估机器学习模型的性能和预测结果的准确性。它提供了一系列的指标和函数，可以帮助我们对模型进行评估和比较。

对于防止未标记的预测被归类为误报，我们可以使用sklearn.metrics中的一些指标来进行评估和调整模型的阈值。

一种常用的指标是精确度（Precision），它衡量了模型预测为正例的样本中真正为正例的比例。通过调整模型的阈值，我们可以提高精确度，从而减少未标记的预测被归类为误报的情况。

另一种常用的指标是召回率（Recall），它衡量了模型能够正确识别出的正例样本的比例。通过调整模型的阈值，我们可以提高召回率，从而减少未标记的预测被归类为误报的情况。

除了精确度和召回率，还有其他一些指标可以用于评估模型的性能，例如F1-score、ROC曲线和AUC等。

在实际应用中，sklearn.metrics可以与其他scikit-learn库中的模块一起使用，例如sklearn.model_selection用于模型选择和调优，sklearn.preprocessing用于数据预处理，sklearn.ensemble用于集成学习等。

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