1为黑样本，0为白样本：
Counter({1: 105, 0: 95}) check counter!
confusion_matrix:[[83 12（预测值为1，实际为0，误报）] [15(预测值为0，实际为1，漏报！) 90]]因为样本不均衡的分类器需要着重关注，因此注意下！
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1为黑样本，0为白样本：
Counter({1: 105, 0: 95}) check counter!
confusion_matrix:[[83 12（预测值为1，实际为0，误报）] [15(预测值为0，实际为1，漏报！) 90]]因为样本不均衡的分类器需要着重关注，因此注意下！
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