标签：正例 分类器 负类 TP 准确率 正确率 Score 召回

TP-将正类预测为正类

FN-将正类预测为负类

FP-将负类预测位正类

TN-将负类预测位负类

1）正确率/准确率（accuracy）

　　正确率是我们最常见的评价指标，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，这个很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好；

2）错误率（error rate)

　　错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以accuracy =1 -  error rate；

3）灵敏度（sensitive）

　　sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力；

4）特效度（specificity)

　　specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；

5）精确率（precision）

　　精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例，precision=TP/（TP+FP）；

6）召回率（recall）

　　召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例，recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的

7）F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）

标签：正例,分类器,负类,TP,准确率,正确率,Score,召回
来源： https://blog.csdn.net/jzwei023/article/details/114554697

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