ROC、Precision、Recall和Accuracy

1.Precision&Recall 大多数情况下将样本分类为正例或反例的代价是不同的，当某个类别分类（正确）的重要性大于其他时，仅仅使用分类错误率来度量是不充分的，这样的度量错误掩盖了样例如何被错分的事实。 Precision（查准率）：预测为正例的样本中真正正例的比例。 TP/(TP+FP) Recall（召回率）：真正为正例的样本有多少被预测出来。 TP/(TP+FN) 例如： recall

>>阅读原文<<