適合率と再現率を計算する

sklearn.metrics サブモジュールには、さまざまな指標を簡単に計算できる関数が多数用意されています。ここまでは、直感を養うために適合率（precision）と再現率（recall）を手計算してきました。

実務では、その直感がつかめたら、適合率と再現率を自動で計算する precision_score と recall_score を活用できます。どちらも sklearn.metrics の他の関数と同様に動作し、2つの引数を取ります。1つ目は実際のラベル（y_test）、2つ目は予測ラベル（y_pred）です。

それでは、学習用データの割合を90%にして試してみましょう。