介绍评论指标的准确率、精确率和召回率

准确率（Accuracy）指分类正确的样本数占总样本数的比例。即：$ACC = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)$

精确率（Precision）指分类为正例的样本中有多少是真正的正例。即：$P = TP / (TP + FP)$

召回率（Recall）指所有真实的正例样本中，被分类器正确找出的正样本数占所有真实的正例样本数的比例。即：$R = TP / (TP + FN)$

其中，$TP$表示真正例数量，$TN$表示真反例数量，$FP$表示假正例数量，$FN$表示假反例数量。

在介绍评论指标的准确率、精确率和召回率时，通常是针对情感分析任务的分类结果进行评估。例如，将评论分为正面、负面和中性三类，然后计算三个指标。准确率、精确率和召回率都是评估分类器性能的重要指标。其中，准确率反映了分类器正确分类的能力；精确率反映了分类器在正例分类上的表现；召回率反映了分类器能够找出所有真实正例的数量。

需要注意的是，准确率、精确率和召回率之间存在一定的关系。在同一分类问题中，准确率是召回率和精确率的综合体现。当分类器的分类结果出现偏差时，比如分类器更倾向于把所有样本都归为负例，此时准确率可能会很高但精确率和召回率会很低。反之亦然。