2024年4月21日发(作者：创新声卡)
准确率和召回率计算公式
下面我们将对准确率和召回率的计算公式进行详细说明。
1. 准确率（Accuracy）的计算公式：
准确率是分类模型正确分类的样本比例。
公式：准确率=（预测正确的正样本+预测正确的负样本）/总样本数
2. 召回率（Recall）的计算公式：
召回率是指分类器正确预测出的正样本占所有正样本的比例。
公式：召回率=预测正确的正样本/所有实际正样本
以上是准确率和召回率的一般计算公式，但在特定的领域或任务中，
可能会存在一些具体的衡量指标，下面是一些常见的特定情景下的计算公
式：
3. 精确率（Precision）的计算公式：
精确率是指分类器预测出为正类的样本中实际为正类的比例。
公式：精确率=预测正确的正样本/（预测正确的正样本+预测错误的
正样本）
4. F1值（F1-Score）的计算公式：
F1值是精确率和召回率的调和平均，综合了两者的表现。
公式：F1值=2*(精确率*召回率)/(精确率+召回率)
在实际应用中，准确率和召回率往往是相互矛盾的，提高准确率可能
会导致召回率的下降，而提高召回率可能会导致准确率的下降。因此，根
据具体的任务需求和实际情况，可以对准确率和召回率进行权衡和选择，
以获得最佳的分类效果。
举例说明：
假设有100个样本，其中真实正样本有50个，真实负样本有50个。
分类模型对这100个样本进行预测，其中预测正确的正样本有45个，预
测正确的负样本有40个。
根据以上数据，我们可以计算以下指标：
准确率=(45+40)/100=85%
召回率=45/50=90%
精确率=45/(45+55)≈45%
F1值=2*(0.45*0.9)/(0.45+0.9)≈0.62
以上就是准确率和召回率的计算公式及其相关的指标。这些指标可以
帮助我们评估分类模型的性能，选择合适的模型，并做出相应的调整和优
化。
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