机器学习中，Accuarcy 和 Precision 有什么区别呢？
- Accuracy = (TP+TN)/TOTAL SAMPLES
也就是计算正确的样本数，占到总样本数的比率
定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。
- Precision=TP/(TP+FP)
也就是正确且为正的样本数占预测为正的样本总数
它表示：预测为正的样本中有多少是真正的正样本，它是针对我们预测结果而言的。Precision又称为查准率。