二分类模型常用评价指标一、定义 1.1 样本与结果的分类 如下图所示,以阴阳(Negative青,Positive黄)标记样本实际类别(如:阴阳、正负、男女、是否、有无……),以真假(True,False斜线阴影)描述预测结果是否正确,因此可将样本分为4类,简记为: 真阳(TP):样本为阳,预测为阳(黄绿色); 假阴(FN):样本为阳,预测为阴(黄绿色+斜线); 真阴(TN):样本为阴,预测为阴(青绿色); 假阳(FP):样本为阴,预测为阳(青绿色+斜线)。 2020-11-29机器学习