分类器性能指标中，精确率和召回率的指标如何理解

在分类问题中，精确率和召回率是两个重要的性能指标。

- 精确率（Precision）：指模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。即 TP/(TP+FP)，其中 TP 表示真正例，FP 表示假正例。精确率越高，说明模型将负例误判为正例的能力越小，模型的分类效果越好。

- 召回率（Recall）：指实际为正例的样本中，被模型预测为正例的比例。即 TP/(TP+FN)，其中 TP 表示真正例，FN 表示假负例。召回率越高，说明模型将正例误判为负例的能力越小，模型对正例的覆盖率越高。

在实际应用中，一般需要权衡精确率和召回率。如果注重准确性，希望模型预测为正例的样本中绝大部分是真正例，可以选择高精确率的模型；如果注重覆盖率，希望不漏掉任何一个正例，可以选择高召回率的模型。当然，有些场景需要同时考虑这两个指标，可以使用 F1-score 综合考虑精确率和召回率，或者通过调整分类器的阈值来平衡两个指标。