- 实际为男性，且判断为男性（正确）
- 实际为男性，但判断为女性（错误）
- 实际为女性，且判断为女性（正确）
- 实际为女性，但判断为男性（错误）
这4种情况构成了经典的混淆矩阵，如下图：
TP – True Positive：实际为男性，且判断为男性（正确）
FN – False Negative：实际为男性，但判断为女性（错误）
TN – True Negative：实际为女性，且判断为女性（正确）
FP – False Positive：实际为女性，但判断为男性（错误）
这4个名词初看起来比较晕（尤其是缩写），但是当我们把英文拆分时就很容易理解了，如下图：
所有的评估指标都是围绕上面4种情况来计算的，所以理解上面4种情况是基础！
分类评估指标详解下面详细介绍一下分类分为种的各种评估指标详情和计算公式：
准确率 – Accuracy
预测正确的结果占总样本的百分比，公式如下：
准确率 =(TP TN)/(TP TN FP FN)
虽然准确率可以判断总的正确率，但是在样本不平衡 的情况下，并不能作为很好的指标来衡量结果。举个简单的例子，比如在一个总样本中，正样本占 90%，负样本占 10%，样本是严重不平衡的。对于这种情况，我们只需要将全部样本预测为正样本即可得到 90% 的高准确率，但实际上我们并没有很用心的分类，只是随便无脑一分而已。这就说明了：由于样本不平衡的问题，导致了得到的高准确率结果含有很大的水分。即如果样本不平衡，准确率就会失效。
精确率（差准率）- Precision
所有被预测为正的样本中实际为正的样本的概率，公式如下：
精准率 =TP/(TP FP)
