【评价标准】分类问题的几个评价指标（Precision、Recall、F1-Score）

四个基本概念:

TP、True Positive 真阳性：预测为正，实际也为正

FP、False Positive 假阳性：预测为正，实际为负

FN、False Negative 假阴性：预测与负、实际为正

TN、True Negative 真阴性：预测为负、实际也为负。

精确率和召回率

计算我们预测出来的某类样本中，有多少是被正确预测的。针对预测样本而言。

针对原先实际样本而言，有多少样本被正确的预测出来了。

F1-Score

F1分数（F1 Score），是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。它同时兼顾了分类模型的精确率和召回率。F1分数可以看作是模型精确率和召回率的一种加权平均，它的最大值是1，最小值是0。（出自百度百科）

数学定义：F1分数（F1-Score），又称为平衡F分数（BalancedScore），它被定义为精确率和召回率的调和平均数。

更一般的，我们定义Fβ分数为：

除了F1分数之外，F0.5分数和F2分数，在统计学中也得到了大量应用，其中，F2分数中，召回率的权重高于精确率，而F0.5分数中，精确率的权重高于召回率。