我有一个不平衡的数据集，我正在尝试进行二进制分类。最后我使用了几种算法CatBoostClassifier和lightgbm给了我比较好的结果。我有一个关于classification_report和confusion_matrix的问题要问。
正如您从我的classification_report中看到的：-CCD_ 6:1076，-CCD_ 7:0，-CCD_ 8:1，-True Positives:6。
Sensitivity:0.86和Specificity1.00，这意味着我的false positive rate是0.0。
我认为它确实表现得很好。
从classification_report中，它是否告诉你我的模型可能已经过拟合，或者它确实表现良好？
我之所以这么问，是因为类别1(数量较少(的support是7，而类别0是1076。
从链接中可以看出：；支持是位于该类中的真实响应的样本数"但我真的不明白这里的意思。
有人能向我解释一下，或者让我知道我的算法是否过拟合或表现良好吗？
标签比例：
0 5550
1 60
分类报告
precision recall f1-score support
0.0 1.00 1.00 1.00 1076
1.0 1.00 0.86 0.92 7
accuracy 1.00 1083
macro avg 1.00 0.93 0.96 1083
weighted avg 1.00 1.00 1.00 1083
混淆矩阵：
[[1076 0]
[ 1 6]]
如果将训练集和测试集的分类报告放在一起看，你将能够更好地理解事情，仅仅看训练集或训练集上的表现是无法确定的。但是，如果我们假设您在这里展示的性能度量是针对测试集的，并且训练集中的性能也或多或少与您在测试集中观察到的性能相似，那么我认为该模型做得很好。类1的调用是86%，因为它只形成了数据集的1%，这是非常好的。
此外，支持是指数据集中属于某个特定类的示例总数，例如，在您的情况下，对类0的支持是5550，对类1的支持是60