评测结果类型
针对一个二分类问题，将实例分成正类（postive）或者负类（negative）。但是实际中分类时，会出现四种情况。
- 若一个实例是正类并且被预测为正类，即为真正类(True Postive TP)
- 若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN)（机器错检）
- 若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP)（机器漏检）
- 若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN)
评测指标
精确率
精确率（Precision）为TP/(TP+FP)，即实际是正类并且被预测为正类的样本占所有预测为正类的比例，精确率更为关注将负样本错分为正样本（FP）的情况。
召回率
召回率（Recall）为TP/(TP+FN)，即实际是正类并且被预测为正类的样本占所有实际为正类样本的比例，召回率更为关注将正样本分类为负样本（FN）的情况。
F1值
F1值是精确率和召回率的调和均值，即F1=2PR/(P+R) （P代表精确率，R代表召回率），相当于精确率和召回率的综合评价指标。