the true value; precision is equal

the true value; precision is equal to PPV. Recall is the proportion of the true cases that are identified by the model; recall is equal to sensitivity.
F-Measure is the harmonic mean of precision and recall. It combines precision and recall to give an overall measure of the quality of the prediction.
Using the definitions of TP, TN, FP and FN given above, these statistics are calculated using these formulas:

Areaunder ROC curve (AUC) – This is the area under the Receive Operating Characteristic (ROC) curve for the model. This statistic is also called the “C-Statistic”. The closer the value of the area is to 1.0, the better the model is. See page 215 for more information about ROC curves.
Here is an example of a sensitivity and specificity report:

Kết quả (Việt) 2:

giá trị thực sự; chính xác là bằng PPV. Nhớ lại là tỷ lệ các trường hợp thực sự được xác định bởi mô hình; thu hồi bằng sự nhạy cảm.
F-Measure là trung bình điều hòa chính xác và thu hồi. Nó kết hợp chính xác và nhớ để cung cấp cho một biện pháp tổng thể về chất lượng của các dự đoán.
Sử dụng các định nghĩa của TP, TN, FP và FN đưa ra ở trên, những thống kê này được tính bằng cách sử dụng các công thức: Areaunder ROC đường cong (AUC) - Đây là khu vực theo đặc trưng (ROC) đường cong Nhận hoạt động cho mô hình. Thống kê này cũng được gọi là "C-Thống kê". Càng gần với giá trị của khu vực này là 1,0, tốt hơn các mô hình. Xem trang 215 để biết thêm thông tin về đường cong ROC. Dưới đây là một ví dụ về một báo cáo độ nhạy và độ đặc hiệu: