预测结果指标

结果分类

TP（真阳性）：实际为正例，预测为正例（猜对了） FN（假阴性）：实际为正例，预测为负例（漏报了） FP（假阳性）：实际为负例，预测为正例（误报了） TN（真阴性）：实际为负例，预测为负例（猜对了）

衡量整体预测正确的比例，即所有样本中，有多少被分对了 Accuracy = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN)

衡量预测为正例的样本中有多少是真正的正例。它看的是“查准”能力，即不误报。 Precision = (TP) / (TP+FP)

衡量实际为正例的样本中有多少被成功预测出来。它看的是“查全”能力，即不漏报。 Recall = TP / (TP+FN)

精确率 (Precision) 和召回率 (Recall) 的调和平均数 (Harmonic Mean)，用于综合评估模型在“准不准”和“全不全”之间的平衡表现。 F1 = 2 * (Precision × Recall) / (2TP + FP + FN)

盈亏比 = 总盈利 / 总亏损

准确率 = (做多且涨 + 做空且跌) / 总下单数量

数学期望 = (准确率 × 盈亏比) − ((1-准确率) × 1)