分类

分类

	肯定类别	否定类别
阳性判断	真阳性记录数TP	假阳性记录数FP
阴性判断	假阴性记录数FN	真阴性记录数TN

精确率：$precision=\frac{TP}{TP+FP}$,表示预测为正的样本中有多少是真正的正的样本

召回率：$recall=\frac{TP}{TP+FN}$，表示预测为正且正确的样本占预测为正的比例

$F1-score=\frac{2×precision×recall}{precision+recall}$
$$
\text{Loss} = -\sum_{i=1}^{C} y_i \log(\hat{y}_i)
$$