在众多的分类模型中选择一个合适的模型，就像在编织时解开一团乱麻一样困难。本文旨在从二分类问题的角度，澄清和整理分类问题中常用的术语。一旦这些术语变得清晰，就能以最合适的方式使用它们，编织出完美的分类模型。
在评估分类模型时，通常会关注以下几个性能指标：混淆矩阵、精确度、召回率/敏感性、特异性、F1分数、AUC和ROC曲线。这些指标帮助从不同的角度评估模型的性能，并指导选择最合适的模型。
混淆矩阵是评估分类模型性能的一个重要工具，它包含了真正例（TP）、真负例（TN）、假正例（FP）和假负例（FN）四个基本元素。
以一个病人去医生那里看病为例。假设现在是新冠季节，病人出现了发热、咳嗽、喉咙痛和感冒的症状。这些症状在季节变化时也可能出现，因此对医生来说，做出正确的诊断是具有挑战性的。
真正例（TP）：如果病人实际上患有新冠，经过必要的评估后，医生将其归类为新冠患者，这就是TP。这意味着实际情况是阳性，同时病例也被正确分类。现在，病人可以接受适当的治疗，这意味着医生的决策将对病人和社会产生积极影响。
假正例（FP）：如果病人实际上没有患新冠，只是出现了季节性流感的症状，但医生诊断他患有新冠，这就是FP。这意味着实际情况是阴性，但被错误地分类为阳性。现在，病人最终可能会被送进医院或家中，并接受新冠治疗。这对他和其他人来说是一种不必要的麻烦，因为他会接受不必要的治疗和隔离。这也被称为I型错误。
真负例（TN）：如果病人实际上没有患新冠，医生也给出了阴性的诊断，这就是TN。这意味着实际情况是阴性，并且也被正确分类，这是正确的事情。现在，病人将接受他实际疾病的治疗，而不是接受新冠治疗。
假负例（FN）：如果病人实际上患有新冠，但医生没有诊断出新冠，这就是FN。这意味着实际情况是阳性，但被错误地分类为阴性。现在，病人将不会得到正确的治疗，并且他还会将疾病传播给其他人。这是一个非常危险的情况。这也被称为II型错误。
精确度= TP / (TP + FP)。在所有被标记为阳性的案例中，有多少实际上是真正的阳性。
以一个分类算法将电子邮件标记为垃圾邮件或非垃圾邮件为例。在这里，如果重要的电子邮件被标记为阳性，那么有用的电子邮件最终可能会进入“垃圾邮件”文件夹，这是危险的。因此，需要选择FP值最小的分类模型。换句话说，需要选择所有模型中精确度最高的模型。
召回率= TP / (TP + FN)。在所有实际的阳性案例中，有多少被识别为阳性。
以所有实际的新冠患者为例，他们去看医生，有多少被诊断为新冠阳性。因此，需要选择FN值最小的分类模型。换句话说，需要选择所有模型中召回率最高的模型。