svm算法得到准确率后如何计算精确率和召回率

SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。在使用SVM进行分类任务后，可以通过计算精确率和召回率来评估模型的性能。

精确率（Precision）是指在所有被模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。计算公式如下：
精确率 = TP / (TP + FP)

其中，TP表示真正例（True Positive），即模型正确预测为正例的样本数量；FP表示假正例（False Positive），即模型错误预测为正例的样本数量。

召回率（Recall）是指在所有实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的比例。计算公式如下：
召回率 = TP / (TP + FN)

其中，FN表示假反例（False Negative），即模型错误预测为负例的样本数量。

通过计算精确率和召回率，可以综合评估模型的分类性能。精确率衡量了模型预测为正例的准确性，召回率衡量了模型对正例的覆盖程度。