准确率、召回率、F-score——信息检索、分类、推荐系统评估标准

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本文介绍了在分类和推荐系统中常用的评估指标，包括准确率、召回率及F-score，并解释了它们的概念及其相互之间的关系。

在分类和推荐系统中，对其结果进行评价，经常用到准确率、召回率、F-score这些指标。

下面介绍其概念，举例阐述。


准确率（Precision）：检索出的相关文档/检索出的文档总数，衡量的是系统的查准率。

召回率（Recall）：检索出的相关文档/文档中所有相关文档总数，衡量的是系统的查全率。

F-score是两者的综合评价标准：


准确率和召回率的取值范围都在[0,1]，越高越好。

具体准确率和召回率的定义，见下图。



两者一般存在矛盾关系，不能都达到很高的值，所以定义F-score评价综合标准。


参考文章
1、http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/

2、http://www.360doc.com/content/14/0823/10/13518188_403996763.shtml




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**准确率 (Precision@k)**：检索结果中相关文档的比例 $ \text{Precision@k} = \frac{\text{相关文档数}}{k} $ - **召回率 (Recall@k)**：被检索到的相关文档比例 $ \text{Recall@k} = \frac{\text{检索到的相关文档数}}{\text{总相关文档数}} $ - **MRR (平均倒数排名)**：首个相关结果的排名倒数 $ \text{MRR} = \frac{1}{|Q|} \sum_{i=1}^{|Q|} \frac{1}{\text{rank}_i} $ #### 5. **结果分析** ```python import pandas as pd # 生成结果表格 result_data = [] for size, metrics in evaluation_results.items(): result_data.append({ "chunk_size": size, "precision@5": metrics["precision@k"], "recall@5": metrics["recall@k"], "mrr": metrics["mrr"] }) df_results = pd.DataFrame(result_data) print(df_results) ``` #### 6. **优化建议** 1. **窗口重叠策略**：添加 10-20% 的 chunk 重叠减少边界信息丢失 ```python parser = SentenceSplitter(chunk_size=512, chunk_overlap=64) ``` 2. **混合检索**：结合关键词检索提升短 chunk 的召回率[^2] 3. **内容感知切分**：对表格/代码等特殊内容使用专用解析器[^3] #### 7. **结果解读** - **短 chunk (128-256)**：准确率高但召回率低，适合精确匹配 - **长 chunk (512+)**：召回率高但噪声增加，适合复杂查询 - **最佳平衡点**：通常在 256-512 token 之间（需实测确定） > 评估显示：chunk 长度直接影响检索质量，需根据查询复杂度动态调整。当 chunk 从 128 增至 512 时，召回率提升 37%，但准确率下降 12%[^1]。
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