基本概念介绍
根据查准率和查全率的定义，有以下4组概念：
正确肯定（True Positive,TP）：预测为正，实际为正
正确否定（True Negative,TN）：预测为负，实际为假负
错误肯定（False Positive,FP）：预测为正，实际为假负
错误否定（False Negative,FN）：预测为负，实际为正
下面这个表格，可以说是很著名了~
查准率precision，研究对象是预测为正的所有，所以分母是TP+FP
查全率recall，研究对象是实际值为正的所有，所以分母是TP+FN
BY THE WAY, precision和recall都是越高越好
precision和recall的权衡
在预测恶性肿瘤的例子中，使用逻辑回归的方法，假设患有肿瘤的标签是
一般情况下，阈值设为0.5
我们有已经训练好的模型和一堆测试集
- 提高precision
从公式的角度，提高pre即是减小FP，减小FP可以通过提高阈值比如提升到0.7，用通俗的话来讲，即只有在很高的把握时，才会判断病人得了肿瘤
但是，提高了阈值，随之而来的问题是，会有实际患肿瘤但是不被预测到，FN增加，recall会下降 - 提高recall
从公式的角度，提高recall即是减小FN，减小FN可以通过减小阈值到0.3，用通俗的话来讲，即不想有漏网之肿瘤
但是，减小了阈值，随之而来的问题是，会有不患肿瘤被预测为患有肿瘤，FP增加，recall会下降
通过以上分析，precision和recall之间是一个trade-off关系，下图用图表来展现这种关系。线的具体形状有很多种，蓝色、粉色、红色都有可能。当阈值很大时，pre增加，recall减小
如何选择阈值——F1系数
有一个帮助我们选择这个阀值的方法。一种方法是计算F1 值（F1 Score）
选择使得F1值最高的阀值