1、通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”(error rate)，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m；相应的，1-a/m称为“精度”(accuracy)，即“精度=1一错误率”
2、正确率 = TP/（TP+FP）
召回率 = TP/（TP+FN）
假阳率 = FP/（FP+TN）
例如：
ROC与AUC
ROC全称是“受试者工作特征”（Receiver Operating Characteristic）曲线，其横轴是“假正例率”（False Positive Rate，简称FPR），纵轴是“真正例率”（True Positive Rate，简称TRP），两者分别定义为：
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ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情况。左下角的点所对应的是将所有样例判为反例的情况，而右上角的点对应的则是将所有样例判为正例的情况。虚线给出的是随机猜测的结果曲线。
对不同的ROC曲线进行比较的一个指标是曲线下的面积（Area Unser the Curve）。AUC给出的是分类器的平均性能值，当然它并不能完全代替对整条曲线的观察。一个完美分类器的AUC为1.0，而随机猜测的AUC则为0.5。
3.4 均方误差
回归任务最常用的性能度量是“均方误差”（mean squared error）
处理非均衡分类的代价的方法（正负样本数目不一致）
1、调节分类器的阈值
2、代价敏感的学习
3、对分类器的训练数据进行改造（欠抽样或过抽样）