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1.精准率（Precision）
公式：

解释：

• 真正例（TP,True Positive）：你认为是正确的，而且确实是正确的。比如你找书时，认为某本书是关于科学实验的，而且它真的是。

• 假正例（FP,False Positive）：你认为是正确的，但实际上不是。比如你找书时，认为某本书是关于科学实验的，但其实它不是。

例子：
你找出了10本书，其中8本是关于科学实验的（真正例），2本不是（假正例）。那么精准率是：

2.召回率（Recall，也叫真正例率）
公式：

解释：

• 真正例（TP,True Positive）：和上面一样，你认为是正确的，而且确实是正确的。

• 假负例（FN,False Negative）：你认为不是正确的，但实际上它是正确的。比如你找书时，没有找到某本关于科学实验的书，但实际上它在图书馆里。

例子：
假设图书馆里一共有20本关于科学实验的书，你找到了8本（真正例），还有12本你没有找到（假负例）。那么召回率是：

总结

• 精准率：衡量你找出来的东西中，有多少是正确的。

• 召回率：衡量所有正确的东西中，你找出了多少。