真正/假正/假负/真负的吧啦吧啦……（各种介绍中的准确率、精确率、召回率、敏感性、特异性……

最近总是碰到各种各样的比值、、总结一下自己的理解吧，欢迎大家批评指正~~~
前提（列个表先。。。）
这张表能解决掉大部分问题（机智如我……^ ^）

还是再啰嗦介绍下——

准确率（Accurancy）

预测对的样本占样本总数的比例
准确率 = 预测情况与真实情况一致的样本个数 / 样本总数
$$Accurancy=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)$$

精确率（Precision）

预测为正样本的里面有多少是真正的正样本
精确率 = 预测为正的正样本个数 / （ 预测为正的正样本个数 + 预测为正的负样本个数 ）
$$Precision=TP/(TP+FP)$$

召回率 （Recall）

实际的正样本的里面有多少是预测为正样本
召回率 = 预测为正的正样本个数 / 正样本总数
$$Recall=TP/(TP+FN)$$

灵敏度/敏感性

具有某种特征的对象被预测出的可能性
即真正率 = 真正 /（ 真正 + 假负 ）= TP / ( TP + FN )

特异度/特异性

即真负率 = 真负 /（ 真负 + 假正 ）= TN / ( TN + FP )

漏判率

漏判率 = 1 - 敏感性 = FN / ( TP + FN )

误判率

误判率 = 1 - 特异性 = FT / ( FT + TN )

不像总结的总结

不知道你有没有发现，其实召回率就是灵敏度、敏感性，就是真正率 = =