• 前置知识：
  T（True）： 正确的
  F (False) ： 错误的
  P (Positive) : 正向的/积极的
  N (Negetive): 负向的/消极的

则：
TP：正确的 预测了 正向的
FN：错误的 预测了 负向的
FP：错误的 预测了 正向的
TN：正确的 预测了 负向的

结合下图进行理解，左边的 T, F表示预测的是否正确，右边的P, N表示 预测值 是 P 或 N,所以才有 我上面的解释 方法。

精确率(Precision)：感觉 查准率 更好理解

查准率，这个 准 指的 是 预测值 是正向的

• 正确的 预测了 正向的 占 所有 预测值 为正向的 比值
  正确的–> T 正向的–> P
  所以， $$Precision=TP/(TP+FP)$$
  其中，TP+FP是 预测值为正向 的总数。

召回率(Recall)： 感觉 查全率 更好理解

查全率，这个 全 是 针对 真实值 说的

• 正确的 预测了 正向的 占 所有 真实值 为 正向的 的比例
  所以， $$Precision=TP/(TP+FN)$$
  其中，TP+FP是真实值为正向 的总数。

F1值(F-Measure)

$$F1=\frac{2}{\frac{1}{Precision}+\frac{1}{Recall}}=\frac{2Precision\ast Recall}{Precision+Recall}$$