1.sensitivity，也叫recall，true positive rate，含义是预测为正向的case中对的（true positive）和所有事实为正向的case的比例。
2.specificity，也叫，true negative rate，含义是预测为负向的case中对的(true negative)和所有事实为负向的case的比例。
3.roc（receiver operating characteristic）
roc可以用来评价两个分类的分类算法。
roc曲线的纵轴是sensitivity即预测为正向的case中对的（true positive）和所有事实为正向的例子的比例，横轴是fall-out，含义是预测为正向的case中错的和所有事实为负向的比例。
一般的曲线为下图，通过调整threshold，得到不同的true positive rate和false positive rate的值。
有了roc曲线，roc曲线下方的面积可以用来衡量算法的好坏。
参考链接：
http://gim.unmc.edu/dxtests/roc3.htm
http://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity
原文：http://www.cnblogs.com/jfwang/p/4173306.html