在文本分类实验中，朴素贝叶斯模型和卷积数据网络模型用什么方法对测试集预测对应值，怎么获得准确率和召回率，并详细介绍准确率召回率

在文本分类实验中，朴素贝叶斯模型和卷积神经网络模型都采用预测值与真实值比较的方法来评估模型的性能，通常使用准确率和召回率来评估模型的性能。

对于朴素贝叶斯模型，预测值是通过计算测试文本在每个类别下的概率，选取概率最大的类别作为预测值。对于卷积神经网络模型，预测值是通过将测试文本输入到训练好的模型中，得到模型输出的概率分布，选取概率最大的类别作为预测值。

准确率是指预测正确的样本数占总样本数的比例，即：

$$
accuracy=\frac{TP+TN}{TP+FP+FN+TN}
$$

其中，$TP$ 表示真正例，即实际为正例且被预测为正例的样本数；$TN$ 表示真负例，即实际为负例且被预测为负例的样本数；$FP$ 表示假正例，即实际为负例但被预测为正例的样本数；$FN$ 表示假负例，即实际为正例但被预测为负例的样本数。

召回率是指预测为正例的样本中，实际为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例，即：

$$
recall=\frac{TP}{TP+FN}
$$

准确率和召回率都是用来评估分类器性能的重要指标。准确率高表示分类器分类准确，但不能保证所有正例都被正确分类；召回率高表示分类器对正例分类能力强，但不能保证分类器分类正确率高。在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的评估指标。