来自参考csdn1

准确率(Accuracy)

true positives(TP 正类判定为正类,例子中就是正确的判定"这位是女生")
false positives(FP 负类判定为正类,“存伪”,例子中就是分明是男生却判断为女生,当下伪娘横行,这个错常有人犯)
false negatives(FN 正类判定为负类,“去真”,例子中就是,分明是女生,这哥们却判断为男生–梁山伯同学犯的错就是这个)
true negatives(TN 负类判定为负类,也就是一个男生被判断为男生,像我这样的纯爷们一准儿就会在此处)

根据公式得:


准确率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。
比如一个学校总共1000人,但女生只有10人,如果我们随机挑选一个人判断性别,那可以一直判断为男生。因为如果以accuracy来判断,那我会把所有的学生判断为男生,因为这样效率很高,而accuracy已经达到了99.9%,完爆其它很多分类器辛辛苦苦算的值,但是我这个算法显然不是需求期待的。
由此可看出,对于正负样本不均衡的情况下,accuracy作为评判标注不合适,那怎么解决呢?这就是precision,recall和f1-measure出场的时间了。

召回率(Recall)

指的是所有真实为正类(TP+FN)中,被判定为正类(TP)占的比例。
根据公式得:

MRR

来自 参考baiduwenku 2

大概就是下图这么算的

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