在本部分，我們將定義用於評估分類模型的指標的主要組成部分。不過，我們先來看一則寓言故事：
伊索寓言：狼來了 （ 簡介版 ）
有一位牧童要照看鎮上的羊群，但是他開始厭倦這份工作。為了找點樂子，他大聲喊道：“狼來了！”其實根本一頭狼也沒有出現。村民們迅速跑來保護羊群，但他們發現這個牧童時再來玩笑之後非常生氣。[ 這樣的情形重複出現了很多次。]
一天晚上，牧童看到真的有一頭狼靠近羊群，他大聲喊道：“狼來了！”村民不想再被他捉弄，都待在家裡不出來。這頭飢餓的狼對羊群大開殺戒，美美飽餐一頓。這下子，整個鎮子都揭不開鍋了。恐慌也隨之而來。
- “狼來了”是正類別
- “沒有狼”是負累別
我們可以使用一個 2X2混淆矩陣來總結我們的“狼預測”模型，該矩陣描述了所有可能出現的結果 （ 共四種 ）：
真正例是指模型將正類別樣本正確的預測為正類別。同樣，真負例是指模型將負類別樣本正確的預測為負類別。
假正例是指模型將負類別樣本錯誤地預測為正類別，而假負例是指模型將正類別樣本錯誤地預測為負類別。
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