Изменения

: <tex>Acc = \dfrac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}</tex>

* '''Recall''' (полнота), так же '''sensitivity''' и '''TPR''' (true positive rate), показывает долю найденных объектов класса к общему числу объектов класса. Иначе говоря то, насколько хорошо наш классификатор находит объекты из класса.

* '''Precision''' (да, тоже точность), показывает долю объектов класса среди объектов выделенных классификатором.

: <tex>Prec = \dfrac{TP}{TP + FP}</tex>

* '''Fall-out''', так же '''FPR''' (false positive rate), показывает долю неверных срабатываний классификатора к общему числу объектов за пределами класса. Иначе говоря то, насколько часто классификатор ошибается при отнесении того или иного объекта к классу.

= ROC кривая =