这瓜保熟吗——二分类结果的混淆矩阵与查准率、查全率

根据瓜的真实情况和学习器预测情况可以将分类结果划分为四类，简单起见，用(AB)表示。

A：如果预测结果与真实情况一致，则称T(True)，否则为F(False)

B：如果预测结果为正例（好瓜），则表示为P(Positive)，否则表示为N(Negative)

这样就有了混淆矩阵了：

二分类结果的混淆矩阵

(真实情况) (预测情况)	正例(P)	反例(N)
正例	TP	FN
反例	FP	TN

查准率（准确率）：“准确”二字是站在学习器预测结果角度来说的。比如预测100个好瓜，其中有80个好瓜预测成了好瓜，那准确率就是80%

查全率（召回率）：顾名思义，查全率是站在“总体样本的正例”的角度考察的。假设预测了100个瓜，里面50个好瓜，50个坏瓜，学习器把50个好瓜全部预测对了，但是50个坏瓜里面把一些瓜预测成了好瓜。这个例子的查全率就是100%，它不管你反例的预测结果的，50个好瓜全部正确预测出来了（召回了），那就是查全了。这叫宁可错杀一千，不可放过一个