FP、FN、TP、TN、准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)

假如某个班级有男生80人，女生20人，共计100人，目标是找出所有女生。

现在挑选出50个人，其中20人是女生，另外还错误的把30个男生也当作女生挑选出来了。

1、TP（True Positive）挑出来的

本来是正类，又把它正确分类的个数。挑选出50个人，其中20人是女生，这个20个就是TP。

2、FP（False Positive）挑出来的

本来是负类 ，却把它正确分类的个数。错误的把30个男生也当作女生挑出来了，这个30就是FP。

3、TN（True Negative）未挑出来的

未挑出来的，正确的分类个数。题目要求挑出来女生，未挑出来50人（就是剩下的）都是男生，所以这个50就是TN。

4、FN（False Negative）未挑出来的

未挑出来的，不正确的分类个数，剩下的人里，没有女生了，所以FN是0。

5、准确率（Accuracy）

正确分类的个数一共有：TP（正确挑出正样本）+TN（没有挑出的负样本）=20+50

所以说  准确率=（TP+TN）/总数

总数就是100，也就是TP+FP+TN+FN

注意：有时候我们并不关心未挑出来男生，我们只关心挑出来的女生，所以这个准确率用处可能不大。

6、精确率（Precision）

挑出来的50人，有多少人是应该挑出来的呢？

精确率=TP/（TP+FP）

精确率描述的是：所有预测为正类的数据中、预测正确的比例。

7、召回率(Recall)

只有20个女生能够被挑出来，此时挑了50个，尽管有30个男生被挑出来了，但还是把这20个女生都挑出来了。

召回率=TP/（TP+FN）=100%

召回率描述的是：所有实际为正类的数据，正确预测出来的比例。