图书用例

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AP的个人理解 :Average PrecisoinAP重点在P    Precision一种预测指标ppt中的4种情况：True positiveFalse positiveTrue negativeFalse negative怎么理解？其实你可以加一个单词之后再去从字面翻译        ：DefinedTrue positive--->True [ Defined positive ]正确的【被定义的 阳性】         谁定义的？你的深度学习结果定义的为了方便理解，举个例子，有个班主任（深度学习模型） 执教多年  （已经学习好了），要抓班里上网的学生（下图黑色头部学生） 他找了四个学生出来(下划线的)，说这四个就是上网的（Defined positive by teacher），那么没被叫出去的，就是上网阴性（Defined negative）那么在这个实际案例中：True positive :老师说他上网，这人也真的上网了（只有编号1）False positive:老师说他上网，这人其实没上网（另外三个被叫出去的，编号3，5，7）True negative:老师说他没上网，这人也真的没上网（编号2，8，9，10）False negative:老师说这人没上网，但是其实这人上网了（编号4，6）老师说（深度学习系统结果）就是那个  添上的   Defined那么Precision是什么？  precision=(true positive)/(true positive+false positive)就是说，老师一共抓出来4个人认为它们上网了，这其中抓对的只有1个另外一个指标：Recall:recall=(true positive)/(true positive+false nagetive)啥意思呢，一共3个真上网的，老师抓出来了一个那么 ，通俗的说，precision就是，你这个老师能不能在抓出来的人中，保证这其中真的上网的人概率尽量高recall就是，你这个老师能不能尽量把那些上网的人，都抓出来。你可以想，recall要高很简单，一个班10个人，我把十个人都抓出来，那recall必然100%，问题是这样子precision会下降，因为你会抓错（false positive急剧上升）

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