作者：gnuhpc
出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/
True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率
True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率
False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率
False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；可以称作漏报率
True Positive Rate（真正率 , TPR）或灵敏度（sensitivity）
TPR = TP /（TP + FN）
正样本预测结果数 / 正样本实际数
True Negative Rate（真负率 , TNR）或特指度（specificity）
TNR = TN /（TN + FP）
负样本预测结果数 / 负样本实际数
False Positive Rate （假正率, FPR）
FPR = FP /（FP + TN）
被预测为正的负样本结果数 /负样本实际数
False Negative Rate（假负率 , FNR）
FNR = FN /（TP + FN）
被预测为负的正样本结果数 / 正样本实际数