對(duì)于二分類問題，機(jī)器預(yù)測(cè)的和實(shí)際的還是會(huì)有所偏差，所以我們引入以下幾個(gè)概念來評(píng)價(jià)
分類器的優(yōu)良。
首先有關(guān)TP、TN、FP、FN的概念。TP與TN都是機(jī)器（預(yù)測(cè)）分類分對(duì)了的情況，TP是預(yù)測(cè)為正類且預(yù)測(cè)正確，TN是預(yù)測(cè)為負(fù)類且預(yù)測(cè)正確。FP與FN都是機(jī)器（預(yù)測(cè)）分類分錯(cuò)了的情況，F(xiàn)P是把實(shí)際負(fù)類分類（預(yù)測(cè)）成了正類，而FN則是把實(shí)際正類分類（預(yù)測(cè)）成了負(fù)類。（T則代表分類正確，F(xiàn)代表分類錯(cuò)誤；P代表全體類中實(shí)際正類，N代表全體類中實(shí)際負(fù)類。）
【舉例】一個(gè)班里有男女生，我們來進(jìn)行分類，把女生看成正類，男生看成是負(fù)類。我們可以用混淆矩陣來描述TP、TN、FP、FN。
混淆矩陣 相關(guān)（Relevant），正類P無關(guān)（NonRelevant），負(fù)類N
預(yù)測(cè)為正類True Positives（TP，正類判定為正類。即女生判定為女生。）False Positives（FP，負(fù)類判定為正類，即“存?zhèn)巍?。男生判定為女生。?div style="height:15px;">
預(yù)測(cè)為負(fù)類False Negatives（FN，正類判定為負(fù)類，即“去真”。女生判定為男生。）True Negatives（TN，負(fù)類判定為負(fù)類。即男生判定為男生。）
明確這三個(gè)概念的英文名稱：
精確率（Precision），準(zhǔn)確率（Accuracy），召回率（Recall）。
1.準(zhǔn)確率（Accuracy）。顧名思義，就是所有預(yù)測(cè)正確的（包括正類和負(fù)類）占總的的比例。
2.精確率（Precision），查準(zhǔn)率。即正確預(yù)測(cè)為正類的占全部預(yù)測(cè)為正類的的比例。個(gè)人理解：在所有預(yù)測(cè)為正類中真正為正類的占所有預(yù)測(cè)為正類的的比例。
精確率是針對(duì)我們預(yù)測(cè)結(jié)果而言的，它表示的是預(yù)測(cè)為正類的樣本中有多少是真正的正類樣本。那么預(yù)測(cè)為正類就有兩種可能了，一種就是把正類預(yù)測(cè)為正類(TP)，另一種就是把負(fù)類預(yù)測(cè)為正類(FP)。
3.召回率（Recall），查全率。即正確預(yù)測(cè)為正類的占全部實(shí)際為正類的的比例。個(gè)人理解：在所有預(yù)測(cè)為正類中真正為正類的占總體實(shí)際為正類的的比例。
召回率是針對(duì)我們?cè)紭颖径缘?，它表示的是全體樣本中的所有正類樣本有多少被預(yù)測(cè)正確了。也有兩種可能，一種是把正類預(yù)測(cè)為正類(TP)，另一種就是把正類預(yù)測(cè)為負(fù)類(FN)。
對(duì)于精確率和召喚率，其實(shí)就是分母不同，一個(gè)分母是預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù)，另一個(gè)是原始樣本中所有的正類樣本數(shù)。
精確率和召喚率的區(qū)別：
舉例：
假設(shè)我們手上有60個(gè)正樣本，40個(gè)負(fù)樣本，我們要找出所有的正樣本。系統(tǒng)查找出50個(gè)正樣本，其中只有40個(gè)是真正的正樣本，計(jì)算上述各指標(biāo)。
TP：將正類預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù) 40
FN：將正類預(yù)測(cè)為負(fù)類的樣本數(shù) 20
FP：將負(fù)類預(yù)測(cè)為正類的樣本數(shù) 10
TN：將負(fù)類預(yù)測(cè)為負(fù)類的樣本數(shù) 30
準(zhǔn)確率(accuracy) = 預(yù)測(cè)對(duì)的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) = 70%
精確率(precision) = TP/(TP+FP) = 80%
召回率(recall) = TP/(TP+FN) = 2/3
為什么這樣起名？
召回率 (Recall)：該類樣本有多少被找出來了（召回了多少）。
精確率 (Precision)：你認(rèn)為的該類樣本，有多少猜對(duì)了（猜的精確性如何）。
