Recall与Precision

recall体现了分类模型对正样本的识别能力
precision体现了分类模型对负样本的区分能力
F1score是两者的综合，越高2说明分类模型越稳健

以下参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/78204581

Precision的定义为： [公式]

Recall的定义为： [公式]

Precision从预测结果角度出发，描述了二分类器预测出来的正例结果中有多少是真实正例，即该二分类器预测的正例有多少是准确的；Recall从真实结果角度出发，描述了测试集中的真实正例有多少被二分类器挑选了出来，即真实的正例有多少被该二分类器召回。

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