一个班里有男女生，我们来进行分类，把女生看成正类，男生看成是负类。我们可以用混淆矩阵来描述TP、TN、FP、FN
先上公式
方便记忆就是检测到的(Retrieved)都有个P（Positives) 及检测到的展示出来的，用户感兴趣的。而人为判定这个检测效果好与坏，就用到了精确率（Precision)也可称为查准率。就是用女生占（女生+伪娘）的比例来衡量。当然了假设分出19个女生+1个伪娘这个精确率=19/(19+1)=95.2%。展示出来的就是这种效果，很亮眼吧！
也有可能分出了1个女生+19个伪娘，这时精确率就=1/(1+19)=5%,这就说明这个分类器比较失败了。效果如下，明明要看女生，却一个女生都没有，用户体验极差！！
当然了，光有一个精确率是不够的，假设共有100美女(全部都是美女），我只检测出1个美女并展现出来
TP=1 ，FP=0 ，FN=99,TN=0,这时精确率=1/(1+0)=100%已经达到了人生的巅峰，但实际了遗漏了99个，这个就成了名符其实的美女”走光“图了。
所以我们还要引入一个另外一个召回率R,也称为查全率来补充模型的评估。
这样对于这个只检出一个美女的召回率=1/(1+99)=1%，这个数就小得可怜，说明模型分类不怎么样。
而F1-Score可以帮助我们根据各个算法的Precision和Recall来评测一个算法的好坏。
三者关系如下图所示
一个好的模型应该是TP,TN占比很大，而FP，FN很小，如下图所示，这种情况有些类似女生很多100人里有80个女生，20个男生，可以检测出大部分女生
，如下图所示，这种情况有些类似女生很少100人里有20个女生，80个男生，可以检测出大部分男生，一般现实的检测情况都是下面这种TP+FN占总体占比都比较小。
下面这个图也可以帮助我们更好的理解
