Precise和Recall是广泛应用在信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量；F1 measure是综合Precise和Recall两个指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。Precise、Recall和F1 measure都是通过混淆矩阵计算出来的，下表是对混淆矩阵的介绍：
混淆矩阵 预测的类别 实际的类别 PositiveNegative合计PositiveTPFN正样本NegativeFPTN负样本 合计样本被预测为Positive样本被预测为NegativePositive+Negative其中：
TP表示正确地把正样本预测为正；
FN表示错误地把正样本预测为负；
FP表示错误地把负样本预测为正；
TN表示正确地把负样本预测为负；
目录
Precise
Recall
F1 measure
Accuracy
Precise
表示正确预测正样本占实际预测为正样本的比例
Recall表示正确预测正样本占正样本的比例
F1 measure Accuracy表示预测符合标签的样本与总样本的比例