准确率、召回率、精确率的计算式子

准确率、召回率和精确率是用于评估分类模型性能的重要指标。它们的计算公式如下：

1. 准确率（Accuracy）：指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例。

准确率 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN)

其中，TP表示真正例（True Positive），即被分类器正确分类为正例的样本数；TN表示真反例（True Negative），即被分类器正确分类为反例的样本数；FP表示假正例（False Positive），即被分类器错误分类为正例的样本数；FN表示假反例（False Negative），即被分类器错误分类为反例的样本数。

2. 召回率（Recall）：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。

召回率 = TP / (TP + FN)

3. 精确率（Precision）：指分类器正确分类的正例样本数占所有被分类为正例样本数的比例。

精确率 = TP / (TP + FP)

在实际应用中，准确率、召回率和精确率常常需要综合考虑。如果一个模型在准确率和精确率上表现优秀但召回率较低，则说明模型漏掉了很多正例。反之，如果一个模型在召回率上表现优秀但准确率和精确率较低，则说明模型将很多反例误判为正例。因此，需要根据实际需求和数据特点综合考虑这三个指标。