F值(F-measure)，准确率，召回率计算方法

F值是预测结果的评价尺度之一
我们假设一个2分类器，也就是只能区分TRUE和FALSE

——	真实真	真实假
预测真	TP	FP
预测假	FN	TN

TP = True Positive	FN = False Negative
FP = False Positive	TN = True Negative
TP = True Positive	FN = False Negative

1.正确率（Accuracy）
正确率简单来讲就是你判断的正确率，也就是说在判断为真或假的当中判断正确的比例。
Accuracy=TP+TNTP+FP+FN+TNAccuracy = \cfrac{TP + TN}{TP + FP + FN + TN} Accuracy=TP+FP+FN+TNTP+TN
2.精度（Precision）
精度表示在预测为真的结果中确实为真的比例
Precision=TPTP+FPPrecision = \cfrac{TP}{TP + FP} Precision=TP+FPTP
3.召回率（Recall）
召回率表示在所有为真的数据中，经过预测也判断为真的比例
Recall=TPTP+FNRecall = \cfrac{TP}{TP + FN} Recall=TP+FNTP
4.特效度、特殊度（Specificity）
特效度（特殊度）表示在所有为负的数据中，经过预测也判断为负的比例
Specificity=FNTN+FPSpecificity = \cfrac{FN}{TN + FP} Specificity=TN+FPFN
2.F值（F-measure）
F值定义为‘精度’和‘召回率’的调和平均
F−measure=2Recall∗PrecisionRecall+PrecisionF-measure = \cfrac{2Recall * Precision}{Recall + Precision} F−measure=Recall+Precision2Recall∗Precision
F值较高的时候说明试验方法有效，结果比较符合预期

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