多分类的recall和accuracy是一样的吗

不一定。Recall和Accuracy是评估分类模型性能的两个指标。Recall是指在所有实际为正类的样本中，模型正确预测为正类的比例，而Accuracy是指模型所有预测正确的样本数占总样本数的比例。在二分类问题中，如果正负样本比例相等，那么Recall和Accuracy是一样的。但在多分类问题中，由于不同类别的样本数可能相差很大，因此Recall和Accuracy可能会有很大差异。例如，如果某个类别的样本数很少，那么即使模型对该类别的预测准确率很高，但由于该类别的样本数较少，其对Accuracy的影响较小，因此Recall可能会很低。因此，需要根据具体情况选择合适的指标来评估模型性能。

相关问题

多分类中的accuracy越大越好吗

在多分类中，accuracy并不一定越大越好。因为accuracy只是简单地计算了预测正确的样本数占总样本数的比例，而忽略了不同类别之间的重要性差异。在某些情况下，某些类别的准确率可能比其他类别更重要，因此需要使用其他评估指标来评估模型的性能，如precision、recall、F1-score等。

accuracy、recall、precision、F1和auc

这是关于机器学习中的性能指标的问题。这些指标用于评估分类器的性能。

- Accuracy（准确率）是分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。即：准确率=正确分类的样本数/总样本数。

- Recall（召回率）是指实际为正例的样本中被分类器正确识别为正例的样本数占实际为正例的样本总数的比例。即：召回率=被正确识别为正例的样本数/实际为正例的样本总数。

- Precision（精确率）是指分类器正确识别为正例的样本数占分类器识别为正例的样本总数的比例。即：精确率=被正确识别为正例的样本数/分类器识别为正例的样本总数。

- F1 Score（F1得分）是Precision和Recall的调和平均值。即：F1得分=2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率)。

- AUC（Area Under Curve，曲线下面积）是指分类器绘制的ROC曲线下面积的大小，用于评估二分类问题的分类器性能。