准确率和召回率计算方法

准确率和召回率是常用的评估指标，通常用于衡量分类模型的性能。以下是它们的计算方法：

1. 准确率（Accuracy）：准确率指分类模型正确预测的样本数占总样本数的比例。

准确率 = (True Positive + True Negative) / (True Positive + False Positive + True Negative + False Negative)

2. 召回率（Recall）：召回率指分类模型正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例。

召回率 = True Positive / (True Positive + False Negative)

其中，True Positive（真正例）指分类模型正确预测为正例的样本数，False Positive（假正例）指分类模型错误预测为正例的样本数，True Negative（真反例）指分类模型正确预测为反例的样本数，False Negative（假反例）指分类模型错误预测为反例的样本数。

这两个指标通常用于不平衡数据集或注重不同错误类型的任务中。值得注意的是，准确率和召回率是互相矛盾的，当一个指标提高时，另一个指标可能会下降。因此，在评估模型性能时，需要根据具体任务的要求进行权衡和选择。