這個就是每次看機械學習的「成就」的時候應該注意的，到底算法預測的假警報有多少
在adas的例子，假警報就等同於「幽靈煞車」，明明路況沒問題，但是adas算法卻認為有危險而煞車，在公路上，這可能造成追撞
另一個是recall ，明明有狀況卻沒偵測到。這在行人偵測上，如果有行人侵入車輛預定路線，卻沒有發警報，一旦不減速撞上去，問題就大啦！

淺談機器學習的效能衡量指標 (1) -- 準確率(Accuracy)、精確率(Precision)、召回...