0 - Negative, 1 - Positive

| 预测值：0 | 预测值：1 --|---|-- 真实值：0 | 预测Negative正确
TN | 预测Positive错误
FP 真实值：1 | 预测Negative错误
FN | 预测Positive正确
TP

指标：精准率和召回率

精准率 precision = TP / (TP + FP)
召回率 recall = TP / (TP + FN)

在有偏数据中，将1作为真正关注的事件
精准率：预测的关注事件（1）中预测对了的概率
召回率：关注事件发生中被预测到概率

这是网上关于精准率召回率的说明图：

回到9-1中的例子，如果某种癌症的发病率为0.1%，那么预测所有人都健康的模型，虽然准确率达到99.9%。但精准率没有意义，召回率为0，可见这个模型是个无效的模型。