----实操练习：玩转逻辑回归之面部识别！//----

评估初始绩效

在读数中 ， 0的数量是正确预测的数量 ， 与真实值相比 ， 1的数量是错误预测的数量 。 normalize = True只是将读数的第一部分从# of预测值转换为百分比 。

您可以看到 ， 根据我们的训练数据 ， 我们的模型在90.7％的时间内是准确的 ， 而在我们的测试数据上 ， 它在90.6％的时间内是准确的 。 非常好！

评估绩效 ， 第2部分：混淆矩阵

我还想看看我的模型在混淆矩阵方面的表现 。 （有关混淆矩阵的精彩解读 ， 请参阅此处：https://towardsdatascience.com/understanding-confusion-matrix-a9ad42dcfd62 。 ）

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