TP FN FP TN
Rachel-Zhang写的TP FN FP TN ROC
True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率
True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率
False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率
False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；可以称作漏报率
True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity）
TPR = TP /（TP + FN）
正样本预测结果数 / 正样本实际数
True Negative Rate（真负率 , TNR）或特指度（specificity）
TNR = TN /（TN + FP）
负样本预测结果数 / 负样本实际数
False Positive Rate （假正率, FPR）
FPR = FP /（FP + TN）
被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数
False Negative Rate（假负率 , FNR）
FNR = FN /（TP + FN）
被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数
精确度（Precision）：
P = TP/(TP+FP) ; 反映了被分类器判定的正例中真正的正例样本的比重
准确率（Accuracy）
A = (TP + TN)/(P+N) = (TP + TN)/(TP + FN + FP + TN);
反映了分类器统对整个样本的判定能力——能将正的判定为正，负的判定为负
召回率(Recall)，也称为 True Positive Rate:
R = TP/(TP+FN) = 1 - FN/T; 反映了被正确判定的正例占总的正例的比重