大家好，今天来为大家分享数据挖掘中的精准度与召回率解析的一些知识点，和的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
image.png 实际上意味着不同的分母。一个分母是预测为正样本的数量，另一个是原始样本中所有正样本的数量。
作者：Charles Shaw 链接：https://www.zhihu.com/question/19645541/answer/91694636 来源：知乎版权归作者所有。商业转载请联系作者授权。非商业转载请注明出处。
image.png 在信息检索领域，准确率和召回率也称为查准率和查全率。准确率=检索到的相关信息量/检索到的信息总量召回率=检索到的相关信息量/系统中相关信息总量二.举个栗子假设我们有60个正样本和40个负样本。我们想要找到所有的正样本。系统找到了50 个，其中只有40 个是真实的。使用正样本来计算上述各项指标。
TP: 预测正类为正类数量40
FN: 将正类预测为负类编号20
FP: 将负类预测为正类编号10
TN: 将负类预测为负类编号30
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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用户评论
机器学习模型评估真的好多指标啊，这俩看着好像很重要。
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精度和召回率是两个经常混淆的概念，感觉需要好好搞清楚区别。
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精准度高的好说，但召回率也一定不能太低吧？
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学习这个就为了更好地理解模型吧。感觉很多实际应用场景都需要考虑这两点指标。
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在哪些任务上精度和召回率更重要呢？有没有对比一下的不同场景?
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想问问，如果一个模型的准确率高，那它的精度和召回率是不是也一定很高吗？
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学习了这个概念之后，我能更好地分析下模型的效果了哦。
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感觉这俩指标挺重要的，以后做项目的时候可以留意看看。
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机器学习真的很有意思，这些基础知识掌握了之后，才能理解更深的內容啊。
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之前没见过这两个名词，现在学习一下，感觉对模型评估有了一个新的认识。
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有没有一些具体的例子，直观展示一下精度和召回率的区别呢？
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想了解一下，如何平衡精度和召回率呢？这方面有什么技巧吗？
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学习到新东西真是太开心了！以后看模型评价报告就不会一头雾水了。
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两个指标的对比感觉很重要，这样才能选出最合适的模型。
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我很好奇，对于不同的应用场景，精度和召回率应该如何重视呢？
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学习这知识点真的很有帮助，可以让我更加专业地分析模型的效果了。
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希望以后还有机会深入了解这些机器学习基本概念！
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感觉这个信息非常实用，以后在做数据分析的时候就可以应用到啦。
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这个概念学习完了之后，我更有信心去研究模型效果了。
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