为什么召回率高准确率就低 多分类问题的准确率，召回率怎么计算？

多分类问题的准确率，召回率怎么计算？

如果标签=[0，0，1，2，2]，则召回率和准确率只能分别为0，1，2计算。

对于0类

如果0被视为正类，那么1类和2类被视为负类，那么可以计算0类的召回率和准确率

对于1类和2类，同样的道理sklearn.metrics公司召回模块中的评分与精度评分功能不支持多分类计算

大家都知道国产自主品牌汽车起步较晚。在研发能力没有提升的时期，其核心零部件主要依靠进口或成熟车企的产品进行装配。

有人说国产车召回率非常低，为什么？

在信息检索、统计分类、识别、预测和翻译等领域，准确率和召回率是评价结果质量的两个最基本的指标。

Precision，也称为“Precision”、“accurity”和“Precision”，是指检索到的相关文档在所有检索到的文档中所占的比例。召回，又称“召回”，是指检索到的相关文档在所有相关文档中所占的比例。这两个公式是：准确度=检索到的相关文档数/检索到的所有文档总数；召回率=检索到的相关文档数/系统中所有相关文档的总数

准确度和召回率是信息检索和统计领域广泛使用的两个度量标准分类评价结果的质量。精度是检索到的文档数与检索到的文档总数的比率，它衡量检索系统的精度；召回率是检索到的文档数与文档库中所有相关文档数的比率，它衡量检索系统的召回率。

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