文章目录

1 分类结果混淆矩阵2 错误率和精度3 查准率P和查全率R4 真正例率TPR和假正例率FPR

1 分类结果混淆矩阵

2 错误率和精度

错误率：分类错误的样本数占样本总数的比例 精度：分类正确的样本数占样本总数的比例 关系：两者之和为1

3 查准率P和查全率R

通俗解释：信息检索场景下，我们经常会关心“检索出的信息中有多大比例是用户感兴趣的”以及“用户感兴趣的信息有多少被查出来了”，“查准率P”和“查全率R”是适用于此类需求的性能度量。 关系：两者是一对矛盾的度量。除非极简单的任务，一般两者不会双高。 相关图：P-R曲线(查准率-查全率曲线)

4 真正例率TPR和假正例率FPR

相关图：ROC曲线