误差矩阵
- 偏斜类
- 查全率与查准率
偏斜类
偏斜类（skewed classes）问题，表现为训练集中有非常多的同一种类的实例，只有很少或没有其他类的实例。
查全率与查准率
误差矩阵
将算法预测的结果分成四种情况：
- 正确肯定（True Positive,TP）：预测为真，实际为真
- 正确否定（True Negative,TN）：预测为假，实际为假
- 错误肯定（False Positive,FP）：预测为真，实际为假
- 错误否定（False Negative,FN）：预测为假，实际为真
查准率（Precision） = TP/（TP+FP）。
例：肿瘤预测中，在所有预测有恶性肿瘤的病人中，实际上有恶性肿
瘤的病人的百分比，越高越好。
查全率（Recall） = TP/（TP+FN）。
例：肿瘤预测中，在所有实际上有恶性肿瘤的病人中，成功预测有恶性肿瘤的病人的百分比，越高越好。
牛刀小试
Todo: 对于肿瘤预测来说, 查准率和查全率哪个更重要?
答：查全率