准确率、精确率、召回率、F1（F-Measure）都是什么？

机器学习ML、自然语言处理NLP、信息检索IR等领域，评估（Evaluation）是一个必要的工作，而其评论价值指标往往有如下几点：

• 准确率 Accuracy;

• 精准率 Precision;

• 召回率 Recal；

• F1-Measure;

TP: True Positive 把正的判断为正的数目True Positive，判断正确，且判为了正，即正的预测为正的；

FN：False Negative 把正的错判为负的数目 False Negative，判断错误，且判为了负，即把正的判断为了负的；

FP: Flase Positive 把负的错判为正的数目 False Positive，判断错误，且判为了正，即把负的判为了正的；

TN：True Negative  把负的判为负的数目 True Negative,判断正确，且判为了负，即把负的判为了负的；

指标

• 准确率（Accuracy）

• • 是指有在所有的判断中有多少判断是正确的，即把正确的为正，还有把负的判断为负；

  • 总共 TP + FN + FP + TN；

  • 所以准确率：Accuracy = （TP + T