1.Leave-one-out：

最近在看文献时，关注到leave-one-out一词（LOO），国内的文献中，这个词常常被翻译成“留一法”或者“差一法”。

The leave-one-out (LOO) method was used to train and test the classifier. The LOO-based validation is performed considering all images in the dataset. Given a dataset of n samples, the LOO-based validation is performed with n iterations, such that in each iteration the classifier is trained with n - 1 samples and tested on the remaining one sample.

大意是：留一法交叉验证是一种用来训练和测试分类器的方法，会用到图像数据集里所有的数据，假定数据集有N个样本（N1、N2、...Nn），将这个样本分为两份，第一份N-1个样本用来训练分类器，另一份1个样本用来测试，如此从N1到Nn迭代N次，所有的样本里所有对象都经历了测试和训练。

2.分类器的评价：

N次迭代的精度可以用来估计分类器的精度，分类器的好坏可以以下面的方程为评价指标：

TP (True Positive): 真正类数量，

FP (False Positive):假正类数量，

TN (True Negative): 真负类数量，

FN (False Negative): 假负类数量。

来源：
https://blog.csdn.net/sinat_34707539/article/details/51786440