Scikit-learn提供了一些方法來診斷模型錯誤，幫助你了解模型的性能和表現。以下是一些常用的方法：
使用混淆矩陣（Confusion Matrix）：可以使用混淆矩陣來查看模型在每個類別上的表現情況，包括真正例、假正例、真負例和假負例的數量。可以使用confusion_matrix函數來生成混淆矩陣。
精確率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1 Score）：這些指標可以幫助你評估模型的準確性和召回率。可以使用precision_score、recall_score和f1_score函數來計算這些指標。
ROC曲線和AUC值：ROC曲線可以幫助你評估二元分類模型的性能，AUC值表示ROC曲線下的面積，可以用來比較不同模型的性能。可以使用roc_curve函數和roc_auc_score函數來生成ROC曲線和計算AUC值。
學習曲線（Learning Curve）和驗證曲線（Validation Curve）：學習曲線可以幫助你了解模型在不同訓練樣本大小下的性能表現，驗證曲線可以幫助你調優模型的超參數。可以使用learning_curve函數和validation_curve函數來生成這些曲線。
通過以上方法，你可以更全面地了解模型的錯誤和性能，進而進行調優和改進。
