Precision ROC Recall

Precision 反映了分类器预测正例的准确程度。其补数就是误检率。

recall也就是true positive rate (tpr)，反映了分类器对正例的覆盖能力。其补数就是漏检率。

ROC曲线的横轴和纵轴分别是false positive rate 和true positive rate，可以理解为将负例分为正例的概率，以及将正例分为正例的概率。注意，这里的分母都是实际的正例/负例数目。也就是说，ROC曲线反映了分类器对正例的覆盖能力和对负例的覆盖能力之间的权衡。