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在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。

业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)等，下图是不同机器学习算法的评价指标。下文讲对其中某些指标做简要介绍。

本文针对二元分类器！

在介绍指标前必须先了解“混淆矩阵”：

True Positive(真正，TP)：将正类预测为正类数

True Negative(真负，TN)：将负类预测为负类数

False Positive(假正，FP)：将负类预测为正类数误报 (Type I error)

False Negative(假负，FN)：将正类预测为负类数→漏报 (Type II error)

注：准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好。

2、错误率（Error rate）

错误率则与准确率相反，描述被分类器错分的比例，

error rate = (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以accuracy =1 -  error rate。

3、灵敏度（sensitive）

sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力。

4、特效度（sensitive）

specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力。

5、精确率、精度（Precision）

精确率(precision)定义为：

表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。

6、召回率（recall）

召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例，recall=TP/(TP+FN)=TP/P=sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。

7、综合评价指标（F-Measure） P和R指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure（又称为F-Score）。

可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。

8、其他评价指标

计算速度：分类器训练和预测需要的时间；

鲁棒性：处理缺失值和异常值的能力；

可扩展性：处理大数据集的能力；

可解释性：分类器的预测标准的可理解性，像决策树产生的规则就是很容易理解的，而神经网络的一堆参数就不好理解，我们只好把它看成一个黑盒子。

下面来看一下ROC和PR曲线（以下内容为自己总结）：

1、ROC曲线：

（1）曲线与FP_rate轴围成的面积（记作AUC）越大，说明性能越好，即图上L2曲线对应的性能优于曲线L1对应的性能。即：曲线越靠近A点（左上方）性能越好，曲线越靠近B点（右下方）曲线性能越差。

2、PR曲线： ，因此FP_rate的值仍然很小（如果利用ROC曲线则会判断其性能很好，但是实际上其性能并不好），但是如果利用PR，因为Precision综合考虑了TP和FP的值，因此在极度不平衡的数据下（Positive的样本较少），PR曲线可能比ROC曲线更实用。

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