分類問題的常用評價指標precision和recall
對於二分類問題常用的評價指標是精確率（precision）以及召回率（recall）。
通常，以關注的類為正類，其他的類為負類。
則在預測的時候會有如下四種情況：
- TP——將正類預測為正類的數量
- FN——將正類預測為負類的數量
- FP——將負類預測為正類的數量
- TN——將負類預測為負類的數量
精確率定義為：precision=TP/(TP+FP)
即在預測為正類的結果集中，真的為正類的比例定義為準確率。
召回率定義為：recall=TP/(TP+FN)
即在所有的正類中，被成功預測為正類的數量。
形象一點的例子：假設現在有一大群動物，正類為老虎。現在我們將判別每一隻動物的種類。
那麼準確率就是：在我們判定為老虎的動物中，precision=真老虎的數量 / 我們認為是老虎的數量。
而召回率就是：我們成功判定的老虎數量 / 所有真老虎的數量
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