精确率、召回率、漏检率、误判率

混淆矩阵：

• TP（True Positive）：实际为正，预测也为正（正确检出）

• FP（False Positive）：实际为负，预测成正（误判为正，假阳性）

• FN（False Negative）：实际为正，预测成负（漏检，假阴性）

• TN（True Negative）：实际为负，预测也为负（正确排除）

精确率Precision

定义：所以被系统判为正是的样本中，实际为正的比例。

精确率 = 

反映“预测为正的有多可信”。

召回率Recall

定义：实际为正的样本中，被系统成功检出的比例。

召回率 = 

误判率 False Positive Rate

定义：实际为负的样本中，被系统误判为正的比例。

误判率 = 

也叫假阳性率，即负样本被误判成正的概率。

漏检率 False Negative Rate

定义：实际为正的样本中，被系统遗漏掉（没检出）的比例。

漏检率 = 

也叫假阴性率，即漏掉正样本的概率。

和召回率是互补的，即召回率 = 1 - 漏检率