【ML】Confusion Matrix, True Positive, False Positive, True Negative, False Negative, Recall rate, etc

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用于分类结果的量化评价, 首先, 4 个值, [True False] * [Positive Negative],
【ML】Confusion Matrix, True Positive, False Positive, True Negative, False Negative, Recall rate, etc

这四个类别的划分, 要从后往前看, 先区分分类的结果是 Positive or Negative, 之后, 再与 Ground Truth 做对比, 一致的前面加 True, 否则加 False.

分类的结果统计一下, 可以构成 Confusion Matrix
【ML】Confusion Matrix, True Positive, False Positive, True Negative, False Negative, Recall rate, etc

然后在 TP, TN, FP, FN 这四个类别的基础上, 衍生出来一大批的专门术语, 没办法, 因为 classification 问题太广泛太基础, 被研究的太精细了.

【ML】Confusion Matrix, True Positive, False Positive, True Negative, False Negative, Recall rate, etc

更多的, 更详细的, 去下面的 wiki 中找吧.

Ref

Sensitivity & Specificity Wikipedia
Confusion matrix