了解这些定义非常重要，因为它们是解释其他基本机器学习概念（如精度和召回率）的关键部分。
下面概述了其在平台中的应用程序上下文。
首先:
真例
真正结果是指模型正确预测某个标签适用于消息的结果。
真底片
真负结果是指模型正确预测标签不适用于消息的结果。
误报
误报结果是指模型错误地预测标签适用于消息，而实际上标签并不适用。
漏报
漏报结果是指模型错误地预测标签不适用于消息，而实际上标签适用。
要更详细地了解每个概念，请参阅此处。
