准确率与召回率

精确率(precision)的公式是,它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"实际被检索到的(TP+FP)"的比例.在例子中就是希望知道此君得到的所有人中,正确的人(也就是女生)占有的比例.所以其precision也就是40%(20女生/(20女生+30误判为女生的男生)).

召回率(recall)的公式是,它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"应该检索到的item(TP+FN)"的比例。在例子中就是希望知道此君得到的女生占本班中所有女生的比例,所以其recall也就是100%(20女生/(20女生+ 0 误判为男生的女生))

自己理解 + 我老师的说法就是，准确率就是找得对，召回率就是找得全。

大概就是你问问一个模型，这堆东西是不是某个类的时候，准确率就是 它说是，这东西就确实是的概率吧，召回率就是， 它说是，但它漏说了（1-召回率）这么多。

P/R和ROC是两个不同的评价指标和计算方式，一般情况下，检索用前者，分类、识别等用后者

 

参考博客

1: https://www.cnblogs.com/sddai/p/5696870.html