准确率，精确度(AP)与召回率（AR）

True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数

True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数

False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error)

False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error)

准确率（Accuracy）:

准确率作为评价指标的问题：在样本不均衡情况下，如果算法将样本全部分为多的一类也能获得很高的准确率。但是往往我们感兴趣的正是占比更少的类别。

精确度（Average Precision,AP）:

表示被分为正例的样本中实际为正例的比例

召回率（Average Recall,AR）:

表示检出正样本占实际正样本总数的比例