https://blog.csdn.net/wangran51/article/details/7579100
https://blog.csdn.net/imduan/article/details/50695770
这个里提到了roc曲线的事情，可以看看
召回率还是叫做查全率比较合适
例子转载的：
为何需要这两个指标：这是因为模式分类和机器学习的需要。判断一个分类器对所用样本的分类能力或者在不同的应用场合时，
需要有不同的指标。 当总共有个100 个样本（P+N=100）时，假如只有一个正例（P=1），
那么只考虑精确度的话，不需要进行任何模型的训练，直接将所有测试样本判为正例，
那么 A 能达到 99%，非常高了，但这并没有反映出模型真正的能力。另外在统计信号分析中，
对不同类的判断结果的错误的惩罚是不一样的。举例而言，雷达收到100个来袭 导弹的信号，
其中只有 3个是真正的导弹信号，其余 97 个是敌方模拟的导弹信号。假如系统判断 98 个
（97 个模拟信号加一个真正的导弹信号）信号都是模拟信号，那么Accuracy=98%，
很高了，剩下两个是导弹信号，被截掉，这时Recall=2/3=66.67%，
Precision=2/2=100%，Precision也很高。但剩下的那颗导弹就会造成灾害。