什么是精确率、召回率、F1？
什么是精确率、召回率、F1？
- TP、FP、FN、TN
- 精确率 & 召回率（Precision & Recall）
- F1-Score
TP、FP、FN、TN
先搞清楚，TP、FP、FN、TN这四个值的意思，用官方的话来讲：
| 名称 | 意思 |
|---|---|
| TP(True positive) | 真正例，将正类正确预测为正类数 |
| FP(False positive) | 假正例，将负类错误预测为正类数 |
| FN(False negative) | 假负例，将正类错误预测为负类数 |
| TN(True negative) | 真负例，将负类正确预测为负类数 |
用人话来讲：
- TP 正确的检测 （标注了并检测到）
- FP 误检 （没标注但是检测到了）
- FN 漏检（标注了但是没检测到）
精确率 & 召回率（Precision & Recall）
精确率体现的是在所有预测出的样本中，有多少是被正确预测的。
P = ( T P T P + F P ) P= (\frac {TP}{TP + FP} ) \quad P=(TP+FPTP)
召回率是针对原先实际样本而言，有多少样本本准确预测。
R = ( T P T P + F N ) R= (\frac {TP}{TP + FN} ) \quad R=(TP+FNTP)
F1-Score
F1分数是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。
F1分数可以看作是模型精确率和召回率的一种加权平均，最大值为1，最小为0。
F 1 = 2 ∗ ( P ∗ R P + R ) F_1= 2*(\frac {P * R}{P+R} ) \quad F1=2∗(P+RP∗R)
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