基本概念
精确率和召回率
假设我们手上有60个正样本，40个负样本，我们要找出所有的正样本，系统查找出50个，其中只有40个是真正的正样本，计算上述各指标。
- TP: 将正类预测为正类数 40 # 把正确答案判断为正确的个数
- FN: 将正类预测为负类数 20 # 把正确答案判断为错误的个数
- FP: 将负类预测为正类数 10 # 把错误答案判断为正确的个数
- TN: 将负类预测为负类数 30 # 把错误答案判断为错误的个数，跟TP相对
可以理解为让机器人做判断题， 它把正确答案打✅的个数（TP)，把正确答案打❎的个数（FN），把错误答案打✅的个数（FP)，把错误答案打❎的个数（TN）。
准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) = 70%
精确率(precision) = TP/(TP+FP) = 80%
召回率(recall) = TP/(TP+FN) = 2/3
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