precisionとrecall
Intuitively, precision is the ability of the classifier not to label as positive a sample that is negative, and recall is the ability of the classifier to find all the positive samples.
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#precision-recall-f-measure-metrics
precisionは、分類器が負例を正例とラベル付けしない能力
recallは、分類器が全ての正例を見つけ出す能力
sklearn.metrics.confusion_matrixでドキュメントを読み込んで（IMO）
scikit-learnのconfusion_matrixが返す混同行列を、読めるようになりたい！（2値分類篇）
precisionは推論ラベルが正例のサンプルに興味がある
正例という推論がどれだけ正しいか（＝正解ラベル 負例が混ざってほしくない）
recallは正解ラベルが正例のサンプルに興味がある
正例が正解のサンプルをどれだけ見つけ出せているか（＝見逃しがあってほしくない）
https://gyazo.com/389e27e4ad83a19ffd5c62503c8eef5a
TNの個数は影響しない