为什么精确率和召回率矛盾

精确率和召回率是两个重要的评价指标，通常用于衡量分类模型的性能。精确率（Precision）指的是模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例；召回率（Recall）指的是真正为正例的样本中，被模型预测为正例的比例。

精确率和召回率之间的矛盾是因为它们两者之间存在着一个权衡关系。在某些情况下，我们更关心模型对正例的识别能力，而在另一些情况下，我们更关心模型对负例的排除能力。例如，在癌症筛查中，我们更关心对患有癌症的患者进行早期诊断，因此更关注召回率；而在垃圾邮件过滤中，我们更关心将垃圾邮件标记为垃圾邮件，因此更关注精确率。

因此，在实际应用中，我们需要根据具体问题来选择更重要的指标，并根据实际需求进行取舍。通常我们会使用 F1-score 来综合评价模型的性能，它是精确率和召回率的调和平均数，可以综合反映模型的整体性能。