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对于二二分类和多分类问题可將样例根据其真实类别和二分类和多分类器预测类别划分为：
真正例（True Positive，TP）：真实类别为正例预测类别为正例。
假正例（False PositiveFP）：真实类別为负例，预测类别为正例
假负例（False Negative，FN）：真实类别为正例预测类别为负例。
真负例（True NegativeTN）：真实类别为负例，预测类别为负例
然後可以构建混淆矩阵（Confusion Matrix）如下表所示。
准确率又称查准率（Precision，P）：
