召回率和准确率的区别是什么

召回率和准确率都是用来衡量分类模型的性能指标，但它们的计算方式和关注的方面有所不同。

召回率（Recall）指的是模型正确预测为正例的样本数占所有正例样本的比例，即：

召回率 = 正确预测为正例的样本数 / 所有正例样本数

召回率越高，说明模型能够更好地识别出正例，也就是尽可能地避免漏掉真正的正例。

准确率（Accuracy）指的是模型正确预测的样本数占所有样本数的比例，即：

准确率 = 正确预测的样本数 / 所有样本数

准确率越高，说明模型预测的结果越准确，但是准确率不能衡量模型对正例和负例的识别能力，因为它只考虑了预测结果的整体准确性。

因此，在实际应用中，需要根据具体的问题来选择合适的性能指标。如果要尽可能地避免漏掉正例，就应该关注召回率；如果要对正例和负例都进行准确的识别，就应该关注准确率。