混淆矩陣

.	預測正確（接受）	預測錯誤（拒絕）
真	TP$TP$	TN$TN$(第一類分類錯誤，去真）	P$P$
假	FP$FP$（第二類分類錯誤，存偽)	FN$FN$	N$N$

列表示：實際屬性
行表示：預測值

• FP$FP$
  第一類分類錯誤

• TN$TN$
  第二類分類錯誤

• FPrate$FPrate$
  

  FPRate=FPN=FPTN+FP$$FPRate=\frac{FP}{N}=\frac{FP}{TN+FP}$$

• Specificity$Specificity$
  

  Specificity=1−FPRate=TNN=TNFN+FP$$Specificity=1-FPRate=\frac{TN}{N}=\frac{TN}{}$$
  FN+FP

• Recall$Recall$

  ​
  

  Recall=TPP=TPTP+TN$$Recall=\frac{TP}{P}=\frac{TP}{TP+TN}$$

• Precision$Precision$
  

  Precision=TPTP+FP$$Precision=\frac{TP}{TP+FP}$$

• Accuracy$Accuracy$

Accuracy=TP+FNP+N$$Accuracy=\frac{TP+FN}{P+N}$$

• F−score$F-score$
  F−Score=Precision×Recall$$F-Score=Precision\times Recall$$

以上這些都屬於靜態的指標，當正負樣本不平衡時它會存在著嚴重的問題。極端情況下比如正負樣本比例為1:99（這在有些領域並不少見），那麼一個基準分類器只要把所有樣本都判為負，它就擁有了99%的精確度，但這時的評價指標是不具有參考價值的。另外就是，現代分類器很多都不是簡單地給出一個0或1的分類判定，而是給出一個分類的傾向程度，比如貝葉斯分類器輸出的分類概率。對於這些分類器，當你取不同閾值，就可以得到不同的分類結果及分類器評價指標，依此人們又發明出來ROC曲線以及AUC（曲線包圍面積）指標來衡量分類器的總體可信度。

視覺化解釋

• 圖表示

• 計算Precision 的點

Precision=分類1中1的數量分類1中1的數量+分類1中0的數量$$Precision=\frac{分類1中1的數量}{分類1中1的數量+分類1中0的數量}$$

• 計算Recall的點

Recall=分類1中1的數量分類1中1的數量

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