为了方便说明，假设有以下问题场景：

一个班有50人，在某场考试中有40人及格，10人不及格。
现在需要根据一些特征预测出所有及格的学生。

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    某一模型执行下来，给出了39人，其中37人确实及格了，剩下2人实际上不及格。

样本

要了解这些指标的含义，首先需要了解两种样本：

• 正样本：即属于某一类（一般是所求的那一类）的样本。在本例中是及格的学生。
• 负样本：即不属于这一类的样本。在本例中是不及格的学生。

识别结果

于是我们可以得到下面一张表：

• TP： 被检索到正样本，实际也是正样本（正确识别）
  在本例表现为：预测及格，实际也及格。
• FP： 被检索到正样本，实际是负样本（一类错误识别）
  在本例表现为：预测及格，实际不及格。
• FN： 未被检索到正样本，实际是正样本。（二类错误识别）
  在本例表现为：预测不及格，实际及格了。
• TN： 未被检索到正样本，实际也是负样本。（正确识别）
  在本例表现为：预测不及格，实际也不及格。

指标计算

有了上述知识，就可以计算各种指标了。

Accuracy（准确率）

分类正确的样本数 与 样本总数之比。即：(TP + TN) / ( ALL ).

在本例中，正确分类了45人（及格37 + 不及格8），所以 Accuracy = 45 / 50 = 90%.

Precision（精确率、查准率）

被正确检索的样本数 与 被检索到样本总数之比。即：TP / (TP + FP).

在本例中，正确检索到了37人，总共检索到39人，所以 Precision = 37 / 39 = 94.9%.

Recall （召回率、查全率）

被正确检索的样本数 与 应当被检索到的样本数之比。即：TP / (TP + FN).

在本例中，正确检索到了37人，应当检索到40人，所以 Recall = 37 / 40 = 92.5%.

为什么要不同的指标

根据上边公式的不同，可以借此理解不同指标的意义。

准确率是最常用的指标，可以总体上衡量一个预测的性能。但是某些情况下，我们也许会更偏向于其他两种情况。

「宁愿漏掉，不可错杀」

在识别垃圾邮件的场景中可能偏向这一种思路，因为我们不希望很多的正常邮件被误杀，这样会造成严重的困扰。
因此，Precision 将是一个被侧重关心的指标。

「宁愿错杀，不可漏掉」

在金融风控领域大多偏向这种思路，我们希望系统能够筛选出所有有风险的行为或用户，然后交给人工鉴别，漏掉一个可能造成灾难性后果。
因此，Recall 将是一个被侧重关心的指标。

综合评价 (F-Score)

更多时候，我们希望能够同时参考 Precision 与 Recall，但又不是像 Accuracy 那样只是泛泛地计算准确率，此时便引入一个新指标 F-Score，用来综合考虑 Precision 与 Recall.

其中 β 用于调整权重，当 β=1 时两者权重相同，简称为 F1-Score.
若认为 Precision 更重要，则减小 β，若认为 Recall 更重要，则增大 β.