TP：預測為正向（P），實際上預測正確（T），即判斷為正向的正確率
TN：預測為負向（N），實際上預測正確（T），即判斷為負向的正確率
FP：預測為正向（P），實際上預測錯誤（F），誤報率，即把負向判斷成了正向
FN：預測為負向（N），實際上預測錯誤（F），漏報率，即把正向判斷稱了負向
准確率Accuracy=（TP+TN） / （TP+FP+TN+FN）， 即預測正確的比上全部的數據
精確率Precision=TP / （TP+FP），即在預測為正向的數據中，有多少預測正確了
召回率Recall=TP / （TP+FN），即在所有正向的數據中，有多少預測正確了