準確率（precision）和召回率（recall）利用場景的解釋與辨析

準確率（precision）和召回率（recall） 概念簡介 在機器學習模型評估中，準確率和召回率是一對相互制約的性能度量指標。對於一個二分類問題，樣本本身有正有負，而我們的學習器的判斷也是有正有負。由於數據和算法等因素，我們的學習器的判斷的結果往往不會和測試樣本的真實答案完全吻合，這時就需要度量指標來表徵該學習器的性能，常見的是準確率與召回率。 準確率和召回率定義非常明確，但是由於名稱比較費解

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