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

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