什么是准确率、召回率和精确率？

准确率（Accuracy）是指分类模型在所有样本中正确分类的比例。它是分类模型评估的最常用指标之一，计算公式为：

准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

其中，TP（True Positive）表示真正例，即模型正确预测为正例的样本数；TN（True Negative）表示真反例，即模型正确预测为反例的样本数；FP（False Positive）表示假正例，即模型错误预测为正例的样本数；FN（False Negative）表示假反例，即模型错误预测为反例的样本数。

召回率（Recall）是指分类模型正确预测为正例的样本数占所有实际正例样本数的比例。它衡量了模型对正例的识别能力，计算公式为：

召回率 = TP / (TP + FN)
精确率（Precision）是指分类模型正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。它衡量了模型预测为正例的准确性，计算公式为：

精确率 = TP / (TP + FP)

这三个指标在评估分类模型性能时往往是相互影响的。准确率衡量了整体分类的正确性，召回率关注了正例的识别能力，而精确率关注了预测为正例的准确性。

相关问题

什么是精确率和召回率？

精确率和召回率是用于评估分类模型性能的两个重要指标。

精确率（Precision）衡量了模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例。它表示了模型预测为正例的准确程度。计算公式为：精确率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)。

召回率（Recall）衡量了模型能够正确预测为正例的样本数量占所有真实正例样本数量的比例。它表示了模型对于正例样本的查全率。计算公式为：召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)。

精确率和召回率通常是相互影响的，提高精确率可能会导致召回率下降，反之亦然。因此，在实际应用中需要根据具体需求来选择合适的模型。

准确率、精确率、召回率和 F1 值公式

准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

精确率 = TP / (TP + FP)

召回率 = TP / (TP + FN)

F1 值 = 2 * 精确率 * 召回率 / (精确率 + 召回率)