准确度、召回率和精密度

准确度、召回率和精确度是分类模型中常用的评估指标，用于评估模型的分类效果。

准确度（Accuracy）是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。即：准确率=（TP+TN）/（TP+FN+FP+TN），其中TP表示真正例，即本来为正例被分类器判为正例的样本数；TN表示真反例，即本来为反例被分类器判为反例的样本数；FP表示假正例，即本来为反例被分类器判为正例的样本数；FN表示假反例，即本来为正例被分类器判为反例的样本数。

召回率（Recall）是指分类器正确分类的正例样本数占所有正例样本数的比例。即：召回率=TP/(TP+FN)。

精确度（Precision）是指分类器正确分类的正例样本数占分类器判为正例的样本数的比例。即：精确度=TP/(TP+FP)。

这里还要介绍一下F1值，F1值是综合考虑准确度和召回率的指标，用于评估模型的分类效果。F1值是准确率和召回率的调和平均数，即：F1值=2*（精确率*召回率）/（精确率+召回率）。

总体而言，当我们想要评估分类模型的性能时，需要对准确率、召回率和精确度等指标同时进行考量，以便全面评估模型的分类效果。

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