机器学习中Precision，Recall的理解_机器学习precision是什么意思-程序员宅基地
技术标签： 机器学习 Machine Learning
一般来说，Precision（查准率） 就是检测出来的正样本中有多少是准确的，Recall（查全率）就是所有准确的条目有多少被检索出来了。
查准率和查全率是信息检索效率评价的两个定量指标，不仅可以用来评价每次检索的准确性和全面性，也是在信息检索系统评价中衡量系统检索性能的重要方面。
查准率（Precision ratio，简称为P），是指检出的相关文献数占检出文献总数的百分比。查准率反映检索准确性，其补数就是误检率。
查全率（Recall ratio，简称为R），是指检出的相关文献数占系统中相关文献总数的百分比。查全率反映检索全面性，其补数就是漏检率。
查全率＝（检索出的相关信息量/系统中的相关信息总量）*100%
查准率＝（检索出的相关信息量/检索出的信息总量）*100%
前者是衡量检索系统和检索者检出相关信息的能力，后者是衡量检索系统和检索者拒绝非相关信息的能力。两者合起来，即表示检索效率。
利用查准率和查全率指标，可以对每一次检索进行检索效率的评价，为检索的改进调整提供依据。利用这两个量化指标，也可以对信息检索系统的性能水平进行评价。要评价信息检索系统的性能水平，就必须在一个检索系统中进行多次检索。每进行一次检索，都计算其查准率和查全率，并以此作为坐标值，在平面坐标图上标示出来。通过大量的检索，就可以得到检索系统的性能曲线。实验证明，在查全率和查准率之间存在着相反的相互依赖关系–如果提高输出的查全率，就会降低其查准率，反之亦然。
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