accuracy, precision, recall 的理解

預設真假 和 事實的真假

TP(True Positive): 事實為真，預測為真

FN(False Negative): 事實為真，預測為假

FP(False Positive): 事實為假，預測為真

TN(True Negative): 事實為假，預測為假

Accuuuracy = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN)

正確率：在所有情況中，正確預測的比率

Precision = (TP) / (TP+FP)

精確率：預測為真的情況中，有多少是真

Recall = (TP) / (TP+FN)

召回率：為真的情況下，有多少預測為真

Precision 高, Recall 低：捉到的大部分是 真的，但會漏掉 真的

Precision 低, Recall 高：真的 大部分會被捉到，但會有不少 假的