1.正元组和负元组
正元组：感兴趣的类的元组
负元组：其他类的元组
比如说：
正元组可能是buys_computer=yes
负元组是buys_computer=no
2.公式
TP,TN,FP,FN,P,N分别表示真正例、真负例、假正例、假负例、正和负样本数
含意：
TP（true positive）：指被分类器正确分类的正元组
TN（true negative）：指被分类器正确分类的负元组
FP（false positive）：被错误地标记为正元组的负元组（例如，类buys_computer=no的元组，被分类器预测为buys_computer=yes）
FN（false negative）：被错误地标记为负元组的正元组
3.混淆矩阵
对角线越大，即TP+TN越大，则准确率越高
1）对于类不平衡问题，只看准确率是不行的，要结合召回率查看所关注的类是否正确标记正类。
如：
总结：尽管准确率有96.4%，但是召回率就只有30%，它正确标记所关注的类的能力还是很差
2）精度和召回率呈现逆关系（互相影响的），用F值来度量
4.其他对分类器的度量：
速度：设计产生和使用分类器的计算开销
鲁棒性：假定数据有噪声或有缺失值时分类器做出正确预测的能力。通常，鲁棒性用噪声和缺失值渐增的一系列合成数据集评估
可伸缩性：算法的可伸缩性是指该算法能不能够用来处理大量的样本。（超大型的训练集）
可解释性：设计分类器或预测器提供的理解和洞察水平。可解释性是主观的，因而很难评估。决策树和分类规则可能很容易解释，但随着他们变得更复杂，他们的可解释性也随之消失。
