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By the way, classic post like 分类指标准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别

 精度和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。

一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。 

正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先：

    1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 /  提取出的信息条数     

    2. 召回率 = 提取出的正确信息条数 /  样本中的信息条数    

两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。   

（正确率和召回率的相同点： 分子相同；不同点在于分母：正确率的分母是提取出的item数量，而召回率的分母是所有item数量）

    3. F值  = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）

【看个荔枝】

某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网（这个网就是分类器，只不过是无条件的分类器），逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。那么，这些指标分别如下：

正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70%

召回率 = 700 / 1400 = 50% 

F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%

【再看个荔枝】

不妨看看如果把池子里的所有的鲤鱼、虾和鳖都一网打尽，这些指标又有何变化：

正确率 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70%

召回率 = 1400 / 1400 = 100%

F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%        

 由此可见，正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。