从混淆矩阵得到分类指标

从混淆矩阵当中，可以得到更高级的分类指标：Accuracy（精确率），Precision（正确率或者准确率），Recall（召回率），Specificity（特异性），Sensitivity（灵敏度）。

计算方法

对于二分类问题，可以将样例根据其真实类别与机器学习器预测类别的组合划分为：

样例总数 = TP + FP + TN + FN。

则可以计算指标：

精确率（Accuracy）：精确率是最常用的分类性能指标。可以用来表示模型的精度，即模型识别正确的个数/样本的总个数。一般情况下，模型的精度越高，说明模型的效果越好。

Accuracy = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)

正确率或者准确率（Precision）：又称为查准率，表示在模型识别为正类的样本中，真正为正类的样本所占的比例。一般情况下，查准率越高，说明模型的效果越好。

Precision = TP/(TP+FP)

概率论的发展是？

随着18、19世纪科学的发展，人们注意到在某些生物、物理和社会现象与机会游戏之间有某种相似性，从而由机会游戏起源的概率论被应用到这些领域中；同时这也大大推动了概率论本身的发展。使概率论成为数学的一个分支的奠基人是瑞士数学家伯努利，他建立了概率论中第一个极限定理，即伯努利大数定律，阐明了事件的频率稳定于它的概率。随后棣莫弗和拉普拉斯又导出了第 二个基本极限定理（中心极限定理）的原始形式。