机器学习中的 precision、recall、accuracy、F1 Score

1. 四个概念定义：TP、FP、TN、FN

先看四个概念定义：
- TP，True Positive
- FP，False Positive
- TN，True Negative
- FN，False Negative

如何理解记忆这四个概念定义呢？

举个简单的二元分类问题例子：

假设，我们要对某一封邮件做出一个判定，判定这封邮件是垃圾邮件、还是这封邮件不是垃圾邮件？

如果判定是垃圾邮件，那就是做出（Positive）的判定；
如果判定不是垃圾邮件，那就做出（Negative）的判定。

True Positive（TP）意思表示做出Positive的判定，而且判定是正确的。因此，TP的数值表示正确的Positive判定的个数。
同理，False Positive（TP）数值表示错误的Positive判定的个数。
依此，True Negative（TN）数值表示正确的Negative判定个数。
False Negative（FN）数值表示错误的Negative判定个数。

2. Precision、Recall、Accuracy、F1 Score（F Score）

四个概念定义：

precision = TP / (TP + FP)
recall = TP / (TP + FN)
accuracy = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)
F1 Score = 2*P*R/(P+R)，其中P和R分别为 precision 和 recall

如果某个二元分类问题，训练拟合得到了几个模型假设，那么通常我们选择在验证集上，F1 Score 数值最大的那个模型假设。

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