Precision&Recall

实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是

而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。

其实就是分母不同，一个分母是预测为正的样本数，另一个是原来样本中所有的正样本数。

Example:

假设我们手上有60个正样本，40个负样本，我们要找出所有的正样本，系统查找出50个，其中只有40个是真正的正样本，计算上述各指标。

• TP: 将正类预测为正类数 40
• FN: 将正类预测为负类数 20
• FP: 将负类预测为正类数 10
• TN: 将负类预测为负类数 30

准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) = 70%
精确率(precision) = TP/(TP+FP) = 80%
召回率(recall) = TP/(TP+FN) = 2/3

来源：知乎