召回率、准确率与精确率

假设我们手上有60个正样本，40个负样本，我们要找出所有的正样本，系统查找出50个，其中只有40个是真正的正样本，计算上述各指标。

TP: 将正类预测为正类数 40
FN: 将正类预测为负类数 20
FP: 将负类预测为正类数 10
TN: 将负类预测为负类数 30

精确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) = 70%
准确率(precision) = TP/(TP+FP) = 80%
召回率(recall) = TP/(TP+FN) = 2/3

如何解释召回率与准确率？：https://blog.csdn.net/sarah98/article/details/78282068
上面这篇博客里面的精确率(accuracy)，准确率(precision)有一部分写反了。那个写反的部分正确的写法是：
精确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) = 70%
准确率(precision) = TP/(TP+FP) = 80%
召回率(recall) = TP/(TP+FN) = 2/3

参考：
准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC、AUC：
https://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70674256