深度学习笔记——秒懂评价指标precision和recall（附例⼦）Precision：查准率，识别正确的/所有识别出来的。
这个指标反应了你的可信度，⽐如让⼉⼦把药拿过来，他⼀定不能错，他可以不把家⾥全部的药都拿过来，但是他要保证拿过来必须是降压药。也就是拿药的precision⼀定要是100%。（见eg5）
Recall：查全率，有多少东西被找到了。识别正确的/未识别的+已识别的。
Eg1：总共有100张测试图⽚，有80张图⽚上标了路。20张图⽚⾥没有路。A模型测试之后，认为50张图⽚⾥有路。但是这50张照⽚中只有40张是真正有路的，另外10张没有路。
Precision：40/50=80%
Recall：40/80=50%
True positives : 正样本被正确识别为正样本：40
True negatives: 负样本被正确识别为负样本：20
Fal positives: 假的正样本，即负样本被错误识别为正样本：10
Fal negatives: 假的负样本，即正样本被错误识别为负样本：30
总和为100
Eg2:⼀张图⾥⾯有3条路（正样本），2条河（负样本），标记了3条路。B模型测试后，检测结果为4条路，其中真正标记是路的只有2条。
苹果怎么降系统Precision： 2/（2+2） tp/tp+fp=50%
Recall：2/3 tp/tp+fn
True positives : 正样本被正确识别为正样本： 2
True negatives: 负样本被正确识别为负样本：0燃点观后感
Fal positives: 假的正样本，即负样本被错误识别为正样本：2
Fal negatives: 假的负样本，即正样本被错误识别为负样本：1
Eg3:⼀张图⾥⾯有3条路（正样本），2条河（负样本），标记了3条路。C模型测试后，检测结果为4条路，其中真正标记是路的只有3条。
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Precision： 3/（3+1） tp/tp+fp=75%
Recall：3/3=100% tp/tp+fn
True positives : 正样本被正确识别为正样本： 3
True negatives: 负样本被正确识别为负样本：1春风和煦
Fal positives: 假的正样本，即负样本被错误识别为正样本：1
Fal negatives: 假的负样本，即正样本被错误识别为负样本：0
Eg4:⼀张图⾥⾯有2条路（正样本），1条河（负样本），标记了3条路。D模型测试后，检测结果为3条路，其中真正标记是路的有2条。
Precision： 2/3 tp/tp+fp= 2/3
5k显示器Recall：2/2=100% tp/tp+fn=100%
Eg5:⼀张图⾥⾯有2条路（正样本），1条河（负样本），标记了3条路。E模型测试后，检测结果为1条路，其中真正标记是路的有1条。
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奇才异能Precision： 1/1=100% tp/tp+fp= 100%
手机imeiRecall：1/2=50% tp/tp+fn=50%
