轉自http://hi.baidu.com/penghouwen/item/5615d9ac379254a229ce9db5
首先這幾個術語會高頻率得出現在論文的實驗部分，它是對實驗結果的描述，首先我想先解釋這幾個縮寫的含義：
precesion：查准率，即在檢索后返回的結果中，真正正確的個數占整個結果的比例。
recall：查全率，即在檢索結果中真正正確的個數 占整個數據集（檢索到的和未檢索到的）中真正正確個數的比例。
FN：False Negative,被判定為負樣本，但事實上是正樣本。
FP：False Positive,被判定為正樣本，但事實上是負樣本。
TN：True Negative,被判定為負樣本，事實上也是負樣本。
TP：True Positive,被判定為正樣本，事實上也是證樣本。
這里的正樣本和負樣本與檢索的關系就是：你認為為正樣本的應該都出現在檢索結果中，而你認為為負樣本的應該不出現在檢索結果中，但是你認為的和事實上的會有不一樣。
這里的四個縮寫曾經一度讓我很難記住，經過細想，發現這樣比較好記憶：把縮寫分為兩個部分，第一個字母（F,T）和第二個字母（P,N）。首先搞清楚第二個字母，即它是你認為該樣本的歸屬應該是怎樣（Positive or Negative）；第一個字母即是對你的判斷進行的評價（False or True）。這里也許中文可能會有不好理解的地方，所以我想用英文來描述，可能更清晰：第二個字母：What's your judgement about the sample?；第一個字母：Is your judgement right(true) or not(false)?
那么有：
precesion = TP/(TP+FP) 即，檢索結果中，都是你認為應該為正的樣本（第二個字母都是P），但是其中有你判斷正確的和判斷錯誤的（第一個字母有T ，F）。
recall = TP/(TP+FN)即，檢索結果中，你判斷為正的樣本也確實為正的，以及那些沒在檢索結果中被你判斷為負但是事實上是正的（FN）。