混淆矩阵精度评价指标

混淆矩阵是用于衡量分类算法准确性的一种方式，它将实际的类别和分类器的预测结果按照不同的分类情况进行统计。混淆矩阵包括四个指标：真正例(TP)、假正例(FP)、真反例(TN)、假反例(FN)。其中，真正例指分类器将正例正确地识别出来的数量，假正例指分类器将反例错误地识别成了正例的数量，真反例指分类器将反例正确地识别出来的数量，假反例指分类器将正例错误地识别成了反例的数量。

精度是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。具体地，精度等于TP和TN的总数除以所有样本数。精度是最常用的评价指标之一，它可以告诉我们分类器对于所有类别的分类能力如何。