TP: Ture Positive 把正的判断为正的数目。
FN: False Negative 把正的错判为负的数目。
FP: False Positive 把负的错判为正的数目。
TN: True Negative 把负的判为负的数目。
精确率就是算正样本中有多少是正确的。（简单来说是你预测为正的样本中有多少是正确的）
公式：P=TP/(TP+FP)
召回率是所有的正样本中有多少被预测正确了
公式：R=TP/(TP+FN)
F1就是综合P,R
公式：F1=2PR/(R+P)
准确率是有多少样本被预测正确
公式：acc=(TP+TN)/(TP+FN+TN+FP)
Original: https://blog.csdn.net/qitiao7777777/article/details/118048212
Author: qitiao7777777
Title: NLP中P,R,F1,acc含义以及怎么求
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