在介绍指标前必须先了解“混淆矩阵”：
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)
1、准确率（Accuracy）
准确率(accuracy)计算公式为：
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。 准确率确实是一个很好很直观的评价指标，但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好。比如某个地区某天地震的预测，假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性，类别只有两个：0：不发生地震、1：发生地震。一个不加思考的分类器，对每一个测试用例都将类别划分为0，那那么它就可能达到99%的准确率，但真的地震来临时，这个分类器毫无察觉，这个分类带来的损失是巨大的。为什么99%的准确率的分类器却不是我们想要的，因为这里数据分布不均衡，类别1的数据太少，完全错分类别1依然可以达到很高的准确率却忽视了我们关注的东西。再举个例子说明下。在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指标有很大的缺陷。比如在互联网广告里面，点击的数量是很少的，一般只有千分之几，如果用acc，即使全部预测成负类（不点击）acc也有 99% 以上，没有意义。因此，单纯靠准确率来评价一个算法模型是远远不够科学全面的
2、精确率（Precision）
精确率(precision)定义为：
精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是对的。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)。
3、召回率（recall）
召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)
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)。
4、f1-score
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）。 F-Measure是Precision和Recall加权调和平均：
5、ROC曲线
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是以假正率（FP_rate）和假负率（TP_rate）为轴的曲线，ROC曲线下面的面积我们叫做AUC，如下图所示：
其中：
（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）A点是最完美的performance点，B处是性能最差点。
（3）位于C-D线上的点说明算法性能和random猜测是一样的–如C、D、E点。位于C-D之上（即曲线位于白色的三角形内）说明算法性能优于随机猜测–如G点，位于C-D之下（即曲线位于灰色的三角形内）说明算法性能差于随机猜测–如F点。
（4）虽然ROC曲线相比较于Precision和Recall等衡量指标更加合理，但是其在高不平衡数据条件下的的表现仍然过于理想，不能够很好的展示实际情况。
6、AUC
AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，显然这个面积的数值不会大于1。
简单说：AUC值越大的分类器，正确率越高
- 完美分类器，采用这个预测模型时，不管设定什么阈值都能得出完美预测。绝大多数预测的场合，不存在完美分类器。
- 优于随机猜测。这个分类器（模型）妥善设定阈值的话，能有预测价值。
- 跟随机猜测一样（例：丢铜板），模型没有预测价值。
- 比随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测，因此不存在 的情况。
既然已经这么多评价标准，为什么还要使用ROC和AUC呢？因为ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。在实际的数据集中经常会出现类不平衡（class imbalance）现象，即负样本比正样本多很多（或者相反）