深度学习中的几个错误率和准确率

背景：
这段时间搞深度学习，经常被几个错误率和准确率的概念搞懵，今天打算总结下来：

TP(True Positive): 真实为0，预测也为0
FN(False Negative): 真实为0，预测为1
FP(False Positive): 真实为1，预测为0
TN(True Negative): 真实为1，预测也为1

1）正确率（accuracy）
正确率是我们最常见的评价指标，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，这个很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好；

2）错误率（error rate)
错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以accuracy =1 - error rate；

3）灵敏度（sensitive）
sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力；

4）特效度（specificity)
specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；

5）精度（precision）
精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例，precision=TP/（TP+FP）；

6）召回率（recall）
召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例，recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。