混淆矩阵
混淆矩阵如下图：这里以是否有心脏病举例(二分类举例)，列代表机器学习算法所做的预测，有心脏病还是没有心脏病，行代表实际的情况。
真阳性，真阴性，假阳性，假阴性
真阳性(TP)：病人有心脏病，且被算法正确的预测出有。
真阴性(TN)：病人无心脏病，且被算法正确的预测出无。
假阴性(FN)：病人有心脏病，但被算法预测成无，将原本的阳性预测成阴性，预测错误，所以是假阴性。
假阳性(FP)：病人无心脏病，但被算法预测成有，将原本的阴性预测成阳性，所以是假阳性。
敏感性，特异性
Sensitivity敏感性（真阳性率，True Positive Rate = TPR）是指以所有的真实的阳性为条件，预测结果也为阳性的概率。
公式如下
在这个例子中，是指被正确识别带有心脏病人的百分比。
Specificity特异性（真阴性率，True negative Rate = TNR）是指以所有真实的阴性为条件，预测结果也为阴性的概率。
在这个例子中，是指正确识别不带有心脏病人的百分比。
如果识别阳性重要，则要选择高敏感性的方法，及Sensitivity高，预测准确阳性的概率更高。
如果识别阴性重要，则要选择高特异性的方法，及Specificity高，预测准确阴性的概率更高。
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