什么是精确率和召回率？

精确率和召回率是用于评估分类模型性能的两个重要指标。

精确率（Precision）衡量了模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例。它表示了模型预测为正例的准确程度。计算公式为：精确率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)。

召回率（Recall）衡量了模型能够正确预测为正例的样本数量占所有真实正例样本数量的比例。它表示了模型对于正例样本的查全率。计算公式为：召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)。

精确率和召回率通常是相互影响的，提高精确率可能会导致召回率下降，反之亦然。因此，在实际应用中需要根据具体需求来选择合适的模型。