真正/假正/假负/真负的吧啦吧啦……（各种介绍中的准确率、精确率、召回率、敏感性、特异性……

最近总是碰到各种各样的比值、、总结一下自己的理解吧，欢迎大家批评指正~~~
前提（列个表先。。。）
这张表能解决掉大部分问题（机智如我……^ ^）
我是超实用的表一张~

还是再啰嗦介绍下——

预测对的样本占样本总数的比例
准确率 = 预测情况与真实情况一致的样本个数 / 样本总数
$A c c u r a n c y = (T P + T N) / (T P + T N + F P + F N)$

预测为正样本的里面有多少是真正的正样本
精确率 = 预测为正的正样本个数 / （预测为正的正样本个数 + 预测为正的负样本个数）
$P r e c i s i o n = T P / (T P + F P)$

实际的正样本的里面有多少是预测为正样本
召回率 = 预测为正的正样本个数 / 正样本总数
$R e c a l l = T P / (T P + F N)$

具有某种特征的对象被预测出的可能性
即真正率 = 真正 /（真正 + 假负）= TP / ( TP + FN )

即真负率 = 真负 /（真负 + 假正）= TN / ( TN + FP )

漏判率 = 1 - 敏感性 = FN / ( TP + FN )

误判率 = 1 - 特异性 = FT / ( FT + TN )

不知道你有没有发现，其实召回率就是灵敏度、敏感性，就是真正率 = =