准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC相关概念整合记忆理解
准确率、精确率、召回率、F1 score以及ROC，这几个概念如果不经常使用，还是很容易混淆的，此处我根据我看过的资料，转化为更容易理解的方式，记录下来。
首先，需要看一张图，这张图很直观，我直接引用了：
为什么直观呢？因为从列方向纵向看，是真实值；从行方向横向看，是我们自己模型的预测值，所以划分成为了4个部分。再看里面四个内容，其实还是从 医疗分析领域 角度看则更为直观些，毕竟来源于生活，科学也即是如此。
TP：真有病，医生判断也是有病；说明医生医术高明，帮助病人客观掌握真实情况，病人感谢医生！（True Positive）
FP：真没病，医生判断却是有病；庸医！吓人！这误诊真能把人吓死！最后核实是虚惊一场！这要不得！（False Positive）
FN：真有病，医生判断却是没病；庸医！害人！漏诊真是害人啊！本来病的不轻，医生愣是没查出来，这比 FP 貌似更糟糕啊！（False Negative）
TN：真没病，医生判断也是没病；一切正常，皆大欢喜！（True Negative）
再看如何记T、F、P、N四个字母，也很简单。全部代表预测的情况，前面对应预测正确 T 和预测错误 F；后面对应预测的结果，预测有病 P 和预测没病 N。
记住上面这四部分内容，接下来再看看这些分类模型的衡量指标：
精确率 / 查准率： Precision=\frac{TP}{TP+FP}
召回率 / 查全率 / 敏感度 / 真阳性率（True Positive Rate，TPR）/ 击中概率： Recall=Sensitivity=\frac{TP}{TP+FN}
1-敏感度 / 假阴性率（False Negative Rate，FNR）/ 漏诊率： 1-Sensitivity=\frac{FN}{TP+FN}
特异度： Specificity=\frac{TN}{TN+FP}
1-特异度 / 假阳性率（False Positive Rate，FPR）/ 误诊率 / 虚惊概率： 1-Specificity=\frac{FP}{FP+TN}
准确率： Accuracy=\frac{TP+TN}{TP+FP+FN+TN}
F1 Score： F1=\frac{2}{\frac{1}{Precision}+\frac{1}{Recall}}=\frac{2\times TP}{2\times TP+FP+FN}
这些指标主要成对出现，那如何快速记忆呢？
从上图也能看出，如果两对四个字母全都没有交集，说明代表的是列，即真实值情况，且代表的是 T 后面那一列。比如：TP+FN，四个字母全都出现，没有交集，代表真实值为 P 的情况，也就是说 TP+FN 代表真有病的全部情况，里面包括了预测正确（诊断有病）的 TP 和预测错误（诊断没病）的 FN。同理，TN+FP 代表真没病的全部情况，里面包括了预测正确（诊断没病）的 TN 和预测错误（诊断有病）的 FP。
再有一种情况是 TP+FP，同一个字母 P，表示预测为有病的全部情况，里面包括了真有病的 TP 和真没病的 FP。
上面指标中，比较重要的是Precision、Recall/TPR、漏诊率FNR、误诊率FPR、Accuracy、F1 Score，其中两个会在ROC中用到。不难发现，Recall/Sensitivity/TPR、漏诊率/1-Sensitivity/FNR、误诊率/1-Specificity/FPR、特异度/Specificity/TNR，这四项指标均是针对列真实值的统计分量，而查准率Precision则是针对行预测值的统计分量，均与左上角四象限一一对应，绘制示意图如下：
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