机器学习（混淆矩阵）
1、混淆矩阵
| 真实性 | |||
| Positive（1） | Negative（0） | ||
| 预测值 | Poistive（1） | TP (true positive 11) |
FP (false positive 01) |
| Negative（0） | FN (false negaative 10) | TN (true negative 00) | |
| 公式 | 意义 | |||
| 准确率ACC | Accuracy = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN) = (11+00) / (11+00+01+10) |
分类模型中所有判断正确的结果占总观测值的比重 | ||
| 精准率PPV | 【机器学习（混淆矩阵）】Precision = (TP) / (TP + FP) = (11) / (11+10) |
在模型预测是Positive的所有结果中，模型预测对的比重 | ||
| 召回率(灵敏度) recall（TPR） |
TP / (TP + FN) = 11 / (11+10) | 在真实值是Positive的所有结果中，模型预测对的比重 | ||
| 特异度（TNR） | TN / (TN + FP) = 00 / (00+01) | 在真实值是Negative的所有结果中，模型预测对的比重 | ||
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