本篇内容介绍了“Precision和Recall怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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首先我们来看看下面这个混淆矩阵：
| pred_label/true_label | Positive | Negative |
|---|---|---|
| Positive | TP | FP |
| Negtive | FN | TN |
如上表所示，行表示预测的label值，列表示真实label值。TP，FP，FN，TN分别表示如下意思：
TP（true positive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正；
FP（false positive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正；
FN（false negative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负；
TN（true negative）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果也为负.
根据以上几个指标，可以分别计算出Accuracy、Precision、Recall（Sensitivity，SN），Specificity（SP）。
Accuracy：表示预测结果的精确度，预测正确的样本数除以总样本数。
precision，准确率，表示预测结果中，预测为正样本的样本中，正确预测为正样本的概率；
recall，召回率，表示在原始样本的正样本中，最后被正确预测为正样本的概率；
specificity，常常称作特异性，它研究的样本集是原始样本中的负样本，表示的是在这些负样本中最后被正确预测为负样本的概率。
在实际当中，我们往往希望得到的precision和recall都比较高，比如当FN和FP等于0的时候，他们的值都等于1。但是，它们往往在某种情况下是互斥的，比如这种情况，50个正样本，50个负样本，结果全部预测为正，那么它的precision为1而recall却为0.5.所以需要一种折衷的方式，因此就有了F1-score。
F1-score表示的是precision和recall的调和平均评估指标。
此外还有MCC：
“Precision和Recall怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
