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1）正确率（accuracy）
正确率是我们最常见的评价指标，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，这个很容易理解，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；
2）错误率（error rate)
错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，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（sensitivity）
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）特异度（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）精度（precision）-查准率
精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例，precision=TP/（TP+FP）；
6）召回率（recall）-查全率
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）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。