不少人對分類指標中的Precision和Accuracy區分不開，在其他部落格中也有很多相關介紹，但總體不夠簡明易懂。

    筆者在查閱了若干資料後，總結如下：

    Precision表示被分為正例的示例中實際為正例的比例，precision=TP/（TP+FP）。即，一個二分類，類別分別命名為1和2，Precision就表示在類別1中，分對了的數量佔了類別1總數量的多少；同理，也表示在類別2中，分對了的數量佔類別2總數量的多少。那麼這個指標越高，就表示越整齊不混亂。

    而Accuracy是我們最常見的評價指標，accuracy = （TP+TN）/(P+N)，這個很容易理解，就是被分對的樣本數除以所有的樣本數，通常來說，正確率越高，分類器越好。我們最常說的就是這個準確率。

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