1. 准确率(Accuracy)
准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率。accuracy=预测对的/所有
对于二分类问题，仅仅通过准确率不能很好的衡量分类器的性能，比如：
由准确率，我们的确可以在一些场合，从某种意义上得到一个分类器是否有效，但它并不总是能有效的评价一个分类器的工作。举个例子,google抓取了argcv 100个页面，而它索引中共有10,000,000个页面,随机抽一个页面，分类下,这是不是argcv的页面呢?如果以accuracy来判断我的工作，那我会把所有的页面都判断为"不是argcv的页面",因为我这样效率非常高(return false,一句话),而accuracy已经到了99.999%(9,999,900/10,000,000),完爆其它很多分类器辛辛苦苦算的值,而我这个算法显然不是需求期待的,那怎么解决呢?这就是precision,recall和f1-measure出场的时间了.
2. 精确率(Precision)
精确率(precision)的公式是,它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"实际被检索到的(TP+FP)"的比例.
3. 召回率(Recall)
召回率(recall)的公式是,它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"应该检索到的item(TP+FN)"的比例。
4. F1-Measure
F1值就是精确值和召回率的调和均值,也就是
5. predict与recall
实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)。
而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。
对于predict与recall：一句话，准确率就是“找的对”，召回率就是“找的全”。
实际应用：
（1）如果是做搜索，则要在保证召回率理想的情况下，提升精确率；
（2）如果做疾病监测、反垃圾，则是要保证精确率的条件下，提升召回率。
6. auucracy与predict
精确率(precision)和准确率(accuracy)是不一样的
