准确率、精确率、召回率、F1（F-Measure）都是什么？

机器学习ML、自然语言处理NLP、信息检索IR等领域，评估（Evaluation）是一个必要的工作，而其评论价值指标往往有如下几点：
- 准确率 Accuracy;
- 精准率 Precision;
- 召回率 Recal；
- F1-Measure;
TP: True Positive 把正的判断为正的数目True Positive，判断正确，且判为了正，即正的预测为正的；
FN：False Negative 把正的错判为负的数目 False Negative，判断错误，且判为了负，即把正的判断为了负的；
FP: Flase Positive 把负的错判为正的数目 False Positive，判断错误，且判为了正，即把负的判为了正的；
TN：True Negative 把负的判为负的数目 True Negative,判断正确，且判为了负，即把负的判为了负的；
指标
- 准确率（Accuracy）
- - 是指有在所有的判断中有多少判断是正确的，即把正确的为正，还有把负的判断为负；
  - 总共 TP + FN + FP + TN；
  - 所以准确率：Accuracy = （TP + T

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