如何理解召回率、精确率以及准确率？

参考：知乎 和 机器学习性能评估指标 True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数.  True Negative(真负 , TN)：将负类预测为负类数.  False Positive(假正, FP)：将负类预测为正类数 → 误报 (Type I error).  False Negative(假负 , FN)：将正类预测为负类数 →漏报 (Type II error). 实际

>>阅读原文<<