计算E指标时查全率和查准率的值怎么计算

查全率和查准率是衡量分类模型性能的两个指标，通常用于二分类问题。

定义：

- 查全率（Recall）：在所有实际为正例的样本中，被模型正确预测为正例的样本数占所有实际正例的样本数的比例。
- 查准率（Precision）：在所有被模型预测为正例的样本中，确实为正例的样本数占所有被预测为正例的样本数的比例。

计算方法：

- 查全率 = TP / (TP + FN)
- 查准率 = TP / (TP + FP)

其中，TP 表示真正例的个数，即实际为正例且被模型预测为正例的样本数；FP 表示假正例的个数，即实际为负例但被模型预测为正例的样本数；FN 表示假反例的个数，即实际为正例但被模型预测为负例的样本数。

需要注意的是，查全率和查准率通常是相互矛盾的，即提高其中一个指标会导致另一个指标下降。因此，需要根据任务目标和实际情况来确定哪个指标更加重要。

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计算查准率、查全率代码

以下是计算查准率、查全率的示例代码：

# 实际结果
actual = [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1]
# 预测结果
predicted = [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]

# 计算真正例数、假正例数、真反例数、假反例数
tp = fp = tn = fn = 0
for i in range(len(actual)):
    if actual[i] == 1 and predicted[i] == 1:
        tp += 1
    elif actual[i] == 0 and predicted[i] == 1:
        fp += 1
    elif actual[i] == 0 and predicted[i] == 0:
        tn += 1
    elif actual[i] == 1 and predicted[i] == 0:
        fn += 1

# 计算查准率、查全率
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)

print("查准率：", precision)
print("查全率：", recall)

输出：

查准率： 0.5714285714285714
查全率： 0.6666666666666666

以上代码中，实际结果和预测结果分别表示真实标签和预测标签，通过循环遍历实际结果和预测结果，计算真正例数（tp）、假正例数（fp）、真反例数（tn）、假反例数（fn），然后根据公式计算查准率（precision）和查全率（recall）。

其中，查准率表示预测为正例的样本中，实际为正例的比例；查全率表示实际为正例的样本中，被正确预测为正例的比例。

如何理解查准率和查全率

查准率和查全率是评价分类模型性能的重要指标。

查准率是指在所有被模型预测为正例的样本中，真正为正例的样本所占的比例。也就是说，查准率描述的是模型预测为正例的结果中，有多少是确实是正例的。

查全率是指在所有真正为正例的样本中，被模型正确预测为正例的样本所占的比例。也就是说，查全率描述的是模型能够正确预测出多少真正的正例。

在实际应用中，查准率和查全率的取舍往往需要根据具体场景进行权衡。如果我们更关注模型预测结果的准确性，那么我们会更倾向于提高查准率；如果我们更关注模型能够正确预测出所有真正的正例，那么我们会更倾向于提高查全率。