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。它可以通过以下公式计算：

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占所有真实正例的比例。它可以通过以下公式计算：

召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)

精确率和召回率通常是相互矛盾的，提高一个指标可能会降低另一个指标。因此，在实际应用中需要根据具体需求来选择合适的指标。