例如：
某池塘有1400條鯉魚，300只蝦，300只鱉。
現在以捕鯉魚為目的。撒一大網，逮著了700條鯉魚，200只蝦，100只鱉。
不妨看看如果把池子裡的所有的鯉魚、蝦和鱉都一網打盡，這些指標又有何變化：
由此可見，正確率是評估捕獲的成果中目標成果所佔得比例；召回率，顧名思義，就是從關注領域中，召回目標類別的比例；而f值，則是綜合這二者指標的評估指標，用於綜合反映整體的指標。
當然希望檢索結果precision越高越好，同時recall也越高越好，但事實上這兩者在某些情況下有矛盾的。比如極端情況下，我們只搜尋出了乙個結果，且是準確的，那麼precision就是100%，但是recall就很低；而如果我們把所有結果都返回，那麼比如recall是100%，但是precision就會很低。因此在不同的場合中需要自己判斷希望precision比較高或是recall比較高。如果是做實驗研究，可以繪製precision-recall曲線來幫助分析。
精確率和召回率
實際上非常簡單，精確率是針對我們 結果而言的，它表示的是 為正的樣本中有多少是真正的正樣本。那麼 為正就有兩種可能了，一種就是把正類 為正類 tp 另一種就是把負類 為正類 fp 也就是 而召回率是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本中的正例有多少被 正確了。那也有兩種可能，一種是把原來的正類 ...
精確率和召回率
以下以二分類為例子進行說明 在了解精確率和召回率之前，我們先了解幾個概念 tp true positive 實際為正，分類器 為正 fp false positive 實際為負，分類器 為正 tn true negative 實際為負，分類器 為負 fn false negative 實際為正，分類...
精確率，召回率
精確率 p tp tp fp 反映了被分類器判定的正例中真正的正例樣本的比重 召回率 r tp tp fn 反映了被正確分類的正樣本佔所有正樣本的比例 準確率 accuracy a tp tn p n tp tn tp fn fp tn 反映了分類器統對整個樣本的判定能力 能將正的判定為正，負的判定...