精确率(Precision)和召回率(Recall)的区别

Precision=TP/(TP+FP)——预测为正类的样本中有多少真正为正类（「宁缺毋滥」）。Recall=TP/(TP+FN)——所有真实正类中有多少被正确找出来（「宁错杀不放过」）。权衡关系：提高阈值→Precision上升（更谨慎）但Recall下降（漏掉更多正类）。降低阈值→Recall上升但Precision下降。F1 Score=2·P·R/(P+R)，是两者的调和平均。应用：垃圾邮件检测需高Precision（避免误删正常邮件），癌症筛查需高Recall（不漏诊病人）。实际中根据业务成本选择侧重。