分类模型的精确率（precision）与召回率（recall）（Python）

TP：true positive，将正类预测为正类
FN：false negative，将正类预测为负类
FP：false positive，将负类预测为正类
TN：true negative，将负类预测为负类

伪阳性率FPR（False Positive Rate，~~在真实为阴性的样本中，被误诊为阴性的比率~~，在真实为阴性（FP+TN）的样本中，被误诊为阳性（FP）的比值）：

FPR=FPFP+TNFPR=FPFP+TN

FPR=\frac{FP}{FP+TN}
真阳性率TPR（True Positive Rate，在真实为阳性的样本中，被正确诊断为阳性的比率为）：

TPR=TPTP+FNTPR=TPTP+FN

TPR=\frac{TP}{TP+FN}

Precision（精确率）：

P=TPTP+FPP=TPTP+FP

P=\frac{TP}{TP+FP}
Recall（召回率）（FN：false negative，真实为 positive，预测为 negative，伪阴）：

R=TPTP+FNR=TPTP+FN

R=\frac{TP}{TP+FN}
F1 score：

2F1=1P+1RF1=2PRP+R2F1=1P+1RF1=2PRP+R

\frac2{F_1}=\frac1P+\frac1R\\ F_1=\frac{2PR}{P+R}

# y_true, y_pred
# TP = (y_pred==1)*(y_true==1)
# FP = (y_pred==1)*(y_true==0)
# FN = (y_pred==0)*(y_true==1)
# TN = (y_pred==0)*(y_true==0)
# TP + FP = y_pred==1
# TP + FN = y_true==1def precision_score(y_true, y_pred):return ((y_true==1)*(y_pred==1)).sum()/(y_pred==1).sum()
def recall_score(y_true, y_pred):return ((y_true==1)*(y_pred==1)).sum()/(y_true==1).sum()
def f1_score(y_true, y_pred):num = 2*precison_score(y_true, y_pred)*recall_score(y_true, y_pred)deno = (precision_score(y_true, y_pred)+recall_score(y_true, y_pred))return num/deno

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