精确率和召回率越大越好吗

精确率和召回率是机器学习中用来评估分类模型性能的重要指标，但并不是越大越好。

精确率是指模型预测为正样本的样本中，真正为正样本的比例。召回率是指所有真正为正样本的样本中，被模型正确预测为正样本的比例。精确率高表示模型预测的正样本更加准确，召回率高表示模型能够更好地找到所有正样本。但这两个指标在某些情况下会存在矛盾，比如对于极度不平衡的数据集，优化精确率可能会导致召回率非常低，而优化召回率则可能会导致精确率低下。

因此，根据实际问题的需求，需要综合考虑精确率和召回率的表现，选择适当的阈值或采用其他更加全面的指标来评估模型性能。