机器学习的准确率与召回率计算的过程

机器学习中的准确率和召回率是衡量分类模型性能的重要指标。以下是它们的计算过程：

假设我们有一个二元分类问题，其中正例（Positive）是我们关注的事件，负例（Negative）是我们不关注的事件。

1. 准确率（Precision）

准确率是指分类器正确识别出的正例样本数占分类器总识别出的样本数的比例，即：

准确率 = 正确识别的正例数 / （正确识别的正例数 + 错误识别的正例数）

2. 召回率（Recall）

召回率是指分类器正确识别出的正例样本数占实际正例样本数的比例，即：

召回率 = 正确识别的正例数 / （正确识别的正例数 + 未识别的正例数）

3. F1-Score

F1-Score是准确率和召回率的调和平均值，是综合考虑准确率和召回率的一个指标，即：

F1-Score = 2 * 准确率 * 召回率 / （准确率 + 召回率）

以上就是准确率和召回率的计算过程。在实际应用中，我们需要根据具体的问题来选择合适的指标，并根据模型的性能调整模型参数和算法。