(1)若一个实例是正类，但是被预测成为正类，即为真正类(True Postive TP)
(2)若一个实例是负类，但是被预测成为负类，即为真负类(True Negative TN)
(3)若一个实例是负类，但是被预测成为正类，即为假正类(False Postive FP)
(4)若一个实例是正类，但是被预测成为负类，即为假负类(False Negative FN）
1. 准确率 (Accuracy)
准确率是指有在所有的判断中有多少判断正确的，即把正的判断为正的，还有把负的判断为负的；总共有 TP FN FP TN 个，所以准确率：(TP TN) / (TP TN FN FP)
2. 召回率 (Recall)
召回率是相对于样本而言的，即样本中有多少正样本被预测正确了，这样的有TP个，所有的正样本有两个去向，一个是被判为正的，另一个是错判为负的，因此总共有TP FN个，所以，召回率 R= TP / (TP FN)
