二类分类问题的常用评估指标 - 精确率与召回率

监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器。分类器对新的输入进行输出的预测，称为分类。可能的输出称为类。分类的类别为多个时，称为多类分类问题，在此讨论二类分类问题常用的评估指标：召回率与正确率。 通常关注的类称为正类，其他的称为负类。分类器在测试数据集上预测正确或者不正确的四种情况出现的总数记为： TP：将正类预测为正类的数目； FP：将负类预测为正类的数目； TN：将负类预测为负

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