机器学习（混淆矩阵）

1、混淆矩阵

		真实性
		Positive（1）	Negative（0）
预测值	Poistive（1）	TP (true positive 11)	FP (false positive 01)
	Negative（0）	FN (false negaative 10)	TN (true negative 00)

2、四种指标

	公式			意义
准确率ACC	Accuracy = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN)                 = (11+00) / (11+00+01+10)			分类模型中所有判断正确的结果占总观测值的比重
精准率PPV	Precision = (TP) / (TP + FP)                 = (11) / (11+10)			在模型预测是Positive的所有结果中，模型预测对的比重
召回率(灵敏度) recall（TPR）	TP / (TP + FN) = 11 / (11+10)			在真实值是Positive的所有结果中，模型预测对的比重
特异度（TNR）	TN / (TN + FP) = 00 / (00+01)			在真实值是Negative的所有结果中，模型预测对的比重