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数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。
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。
2、错误率（Error rate）
错误率则与准确率相反，描述被分类器错分的比例，
error rate = (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以accuracy =1 - error rate。
3、灵敏度（sensitive）
sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力。
4、特效度（specificity ）
specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力。
5、精确率、精度（Precision）
精确率(precision)定义为：
表示被分为正例的示例中实际为正例的比例。
6、召回率（recall）
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)=TP/P=sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。
7、综合评价指标（F-Measure）
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：
当参数α=1时，就是最常见的F1，也即
可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。
8、其他评价指标
计算速度：分类器训练和预测需要的时间；
鲁棒性：处理缺失值和异常值的能力；
可扩展性：处理大数据集的能力；
可解释性：分类器的预测标准的可理解性，像决策树产生的规则就是很容易理解的，而神经网络的一堆参数就不好理解，我们只好把它看成一个黑盒子。
下面来看一下ROC和PR曲线：
1、ROC曲线：
ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。这两个值由上面四个值计算得到，公式如下：
TPR：在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率。TPR=TP/(TP+FN)
FPR：在所有实际为阴性的样本中，被错误地判断为阳性之比率。FPR=FP/(FP+TN)，
ROC曲线下面的面积叫做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。
2、PR曲线：
P-R曲线用来衡量分类器性能的优劣，横轴为recall ，纵轴为precision，P-R曲线是如何衡量分类器性能的呢？
如图，有三个分类器,A,B，C，若一个学习器的P-R曲线完全被另外一个学习器完全”包住”，则说后则性能优于前者。 如学习器A优于C，但是有交叉时，就要用平衡点（BEP）来衡量。平衡点即precision 等于 recall 时的值。那么可以认为A优于B。
另外举个例子（例子来自Paper：Learning from eImbalanced Data）：
假设N_c >> P_c（即Negative的数量远远大于Positive的数量），若FP很大，即有很多N的sample被预测为P，因为