当我们训练一个分类模型，总要有一些指标来衡量这个模型的优劣。一般可以用如题的指标来对预测数据做评估，同时对模型进行评估。

首先先理解一下混淆矩阵，混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。

准确率：分类器正确分类的样本数与总样本数之比。即预测 == 实际的，即斜对角线上的值总和 / 总样本

精确率：预测结果为类n中，其中实际为类n所占的比例

召回率：所有”正确被检索的item(TP)”占所有”应该检索到的item(TP+FN)”的比例

F1值  ：精确值和召回率的调和均值

P为精确率，R为召回率

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