精确率和召回率的关系 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公司模块中的查全率和查准率功能不支持多分类计算
在信息检索、统计分类、识别、预测和翻译等领域，查全率和查全率是两个最基本的指标，用于评估结果的质量。
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。两者的计算公式为：准确率=检索到的相关文档数/检索到的所有文档总数，召回率=检索到的相关单据数/系统中所有相关单据的总数
召回率是指产品存在问题，需要召回进行检查和维修，是召回数量的比例。
如何计算准确率，召回和F？
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。两者的计算公式为：准确率=检索到的相关文档数/检索到的所有文档的总数召回率=检索到的相关文档数/系统中所有相关文档的总数。如下图所示：例如，一个数据库中有500个文档，其中50个文档符合定义。系统检索了75份文件，其中只有45份符合规定的问题。准确率=45/75=60%召回率=45/50=90%如果检索到所有文档，这些指标的变化是什么：准确率=50/500=10%召回率=50/50=100%可以看出准确率和召回率是相互影响的。理想情况下，两者都必须高，但一般来说，如果准确率高，召回率就低；如果召回率高，召回率就低；如果两者都低，肯定是出了问题。例如，在检索系统中，如果要提高召回率，即要检索到更多的相关文档，就需要放松“检索策略”，在检索过程中会出现一些不相关的结果，影响准确率。如果要提高准确率，即如果要删除检索结果中不相关的文档，需要严格的“搜索策略”，这会使一些相关文档无法检索，从而影响召回率。针对不同的目的，如果是做搜索，则在保证召回率的同时，优先提高召回率，提高准确率；如果是做疾病监测和反垃圾邮件，则在保证准确率的同时，优先提高准确率，提高召回率。那么，在两者要求都很高的情况下，如何综合衡量准确率和召回率呢？一般采用F值。F-测度是准确度（P）和召回率（R）的加权调和平均值。公式为：当参数α=1时，它是最常见的F1，即F1综合P和R的结果，可以用来综合评价实验结果的质量。
召回率什么意思？
召回率（Recall rate）是检索到的相关文档数与文档库中所有相关文档数的比率。它测量检索系统的召回率。精度是检索到的相关文档数与检索到的文档总数的比值，它衡量检索系统的精度。
查全率和查准率广泛应用于信息检索和统计分类中，以评估结果的质量。
精确率和召回率的关系 混淆矩阵计算准确率 召回率越高越好还是越低越好
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