准确率、精准率、召回率和F1值详解

专业术语的中英文对照表	英文名
准确率	Accuracy
精准率	Precise
召回率	Recall
F1值	F1 measure

Precise和Recall是广泛应用在信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量；F1 measure是综合Precise和Recall两个指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。Precise、Recall和F1 measure都是通过混淆矩阵计算出来的，下表是对混淆矩阵的介绍：

混淆矩阵

	预测的类别
实际的类别		Positive	Negative	合计
	Positive	TP	FN	正样本
	Negative	FP	TN	负样本
	合计	样本被预测为Positive	样本被预测为Negative	Positive+Negative

其中： TP表示正确地把正样本预测为正； FN表示错误地把正样本预测为负； FP表示错误地把负样本预测为正； TN表示正确地把负样本预测为负；

Precise

表示正确预测正样本占实际预测为正样本的比例

$$Precise = \frac{TP}{TP+FP}$$

Recall

表示正确预测正样本占正样本的比例

$$Recall = \frac{TP}{TP+FN}$$

F1 measure

$$F1 = \frac{2}{\frac{1}{Precise}+\frac{1}{Recall}} = 2 \cdot \frac{Precise \cdot Recall}{Precise + Recall}$$

Accuracy

表示预测符合标签的样本与总样本的比例

$$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}$$