【机器学习笔记（四）】之如何正确记忆TP，FP，FN，TN 这四种判断类型？

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老规矩–妹妹镇楼：

一. 问题:

       如何记忆TP，FP，FN，TN 四种判断类型，如何不混淆这4种类型？

二. 记忆方法

1. TP

       True Positive，从英文名可以看出，首先是true，正确的，说明判断正确；再看后面的是Positive，正类，那么联系前文可知是判断正确的，即将正类判断为正类。

2. FP

       False Positive，同理，首先是False,错误的，说明判断错误；再看后者，Positive，正类，那么联系前文可以记忆将负类判断错误为正类。

3. FN

       False Negative。首先是False，判断错误；再看后者，Negative,负类，可以记忆为将正类判断错误为负类。

4. TN

       True Negative,首先是True,判断正确；再看后者，Negative,负类，可以记忆为负类判断为负类。

三. 根据四种判断类型计算的指标

1. 准确率

       Accuracy=（TP+TN） / （TP+FP+TN+FN）， 即预测正确的比上所有的数据

2. 精确率

       Precision=TP / （TP+FP），即在预测为正例的数据中，有多少是预测正确。

3. 召回率

       Recall=TP / （TP+FN），即在所有正例的数据中，有多少是预测正确的。 *