recall、precision和f1

准确率、召回率、F1

信息检索、分类、识别、翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，准确率也叫查准率，概念公式:

             召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 / 系统所有相关的文件总数

             准确率(Precision) =  系统检索到的相关文件 / 系统所有检索到的文件总数

图示表示如下：

  A：             （搜到的也想要的）
B：检索到的，但是不相关的          （搜到的但没用的）
C：未检索到的，但却是相关的        （没搜到，然而实际上想要的）
D：未检索到的，也不相关的          （没搜到也没用的）

 

注意：准确率和召回率是互相影响的，理想情况下肯定是做到两者都高，但是一般情况下准确率高、召回率就低，召回率低、准确率高，当然如果两者都低，那是什么地方出问题了。一般情况，用不同的阀值，统计出一组不同阀值下的精确率和召回率，如下图：

 

 

如果是做搜索，那就是保证召回的情况下提升准确率；如果做疾病监测、反垃圾，则是保准确率的条件下，提升召回。

所以，在两者都要求高的情况下，可以用F1来衡量。

1. F1 =  * P * R / (P + R)  

 

  A：             （搜到的也想要的）
B：检索到的，但是不相关的          （搜到的但没用的）
C：未检索到的，但却是相关的        （没搜到，然而实际上想要的）
D：未检索到的，也不相关的          （没搜到也没用的）