クラス判定などの精度には，AccuracyとPrecisionの2種類がある．
Accuracyは，単純にどれだけ正解したかを表し，
(TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)
となる．
Precisionは，分類された各クラスのうち，どれだけ正しいのかを表し，
positeve: TP / (TP + FP)
negative: TN / (TN + FN)
となる．
ちなみに再現率(Recall)は，各クラスの全正解のうち，どれだけ正しく判定されたかを表し，
positive: TP / (TP + FN)
negative: TN / (TN + FP)
で計算できる．
しっかり区別しておこう．
