混淆矩阵:
TP: 实际是正样本, 被识别成正样本(识别正确).
FP: 实际是负样本, 被识别成正样本(识别错误).
FN: 实际是正样本, 被识别为负样本(识别错误).
TN: 实际是负样本, 被识别为负样本(识别正确).
P = TP/(TP+FP); 查准率(Precision):在所有被判断为正样本中, 真正正样本的数量.
R = TP/(TP+FN); 召回率(Recall) 在所有正样本中, 被识别为正样本的数量.
**F1 **是基于查准率与查全率的调和平均
1/F1 = 1/2(1/p+1/R) 化简为 ** F1=(2PR)/(P+R)**