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基于上面的4个基本定义，可以延伸出下列评价指标：
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❑Accuracy（正确率）：模型总体的正确率，是指模型能正确预测、识别1和0的对象数量与预测对象总数的比值，公式如下：
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❑Error rate（错误率）：模型总体的错误率，是指模型错误预测、错误识别1和0观察对象的数量与预测对象总数的比值，也即1减去正确率的差，公式如下：
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❑Sensitivity（灵敏性）：又叫击中率或真正率，模型正确识别为正（1）的对象占全部观察对象中实际为正（1）的对象数量的比值，公式如下：
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❑Specificity（特效性）：又叫真负率，模型正确识别为负（0）的对象占全部观察对象中实际为负（0）的对象数量的比值，公式如下：
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❑Precision（精度）：模型的精度是指模型正确识别为正（1）的对象占模型识别为正（1）的观察对象总数的比值，公式如下：
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1700499865
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1700499867
❑False Positive Rate（错正率）：又叫假正率，模型错误地识别为正（1）的对象数量占实际为负（0）的对象数量的比值，即1减去真负率Specificity,公式如下：
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❑Negative Predictive Value（负元正确率）：模型正确识别为负（0）的对象数量占模型识别为负（0）的观察对象总数的比值，公式如下：
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❑False Discovery Rate（正元错误率）：模型错误识别为正（1）的对象数量占模型识别为正（1）的观察对象总数的比值，公式如下：
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可以很容易地发现，正确率是灵敏性和特效性的函数：
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上述各种基本指标，从各个角度对模型的表现进行了评估，在实际业务应用场景中，可以有选择地采用其中某些指标（不一定全部采用），关键要看具体的项目背景和业务场景，针对其侧重点来选择。
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