T2、正确率、精准率、召回率以及ROC曲线的理解

引言：在机器学习实战中（Machine Learning），处理分类问题时除了通过训练误差、测试误差去评价分类器的性能之外；通常情况下我们需要其他分类性能指标：正确率，召回率以及ROC曲线等进行评价分类器的性能。首先，通过引用一个二分类问题的混淆矩阵（confusion matrix），帮助我们更好地了解分类中的错误。  表一 一个二分类问题的混淆矩阵，其中输出不同类别的标签    预测结果 真实

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