统计学习细节笔记[2]：混淆矩阵的相关指标（包括accuracy）

举个例子：

Accuracy（准确率） : Overall, how often is the classifier correct?
Accuracy = (TP+TN)/(P+N)= (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
(TP+TN)/total = (100+50)/165 = 0.91
真“我爱你”+真“我不爱你”: 所有爱你和不爱你的人里，有多少人讲的是真心话
地震预测：真的无地震，放心 + 真的有地震，提前转移
嫌疑人定罪：真的有罪 定罪 + 真的无罪 释放
病理检测：真的有病 住院 + 真的没病 回家

Misclassification Rate（错误率） : 整体而言,它有多错？
Error Rate = 1 – Accuracy = (FP+FN)/(P+N) = (FP+FN)/(TP+TN+FP+FN)
FP+FN与总数之比为(10+5)/165 ≈ 9%
相当于1减去准确率
也被称为"错误率"
虚假地'我不爱你'与虚假地'我爱你':又有多少人说了假话呢？