查準率與查全率（召回率）是在資訊檢索與機器學習領域常用的衡量指標，書籍或網路上有非常多的定義，敝人在重溫周志華先生《機器學習》一書時，發現書中的定義是非常科學的，而且把這兩個指標根據混淆矩陣進行了數學化！
在資訊檢索領域的定義：檢索出的n個文件中正確結果（m個結果是正確的）的比率即是查準率，即p=n/m；假設在所有的資料中正確結果有n個，一次檢索結果中正確的個數是m個，查全率即召回率定義為 r = m/n
在機器學習領域：假設在一次**中，**總數目是n個，其中m個是**結果中正確的資料，g 是**出和沒**出正確結果的總和，那麼查準率p=n/m，查全率r = m/g
下面給出混淆矩陣
真實情況
**結果
正例反例
正例tp(真正例)
fn(假反例)
反例fp(假正例)
tn(真反例)
查準率p和查全率r分別定義為
p = tp/(tp+fp)
r = tp/(tp+fn)
由以上可以看出，一般情況下查準率和查全率是此消彼長的一對量。當提高查準率時，可以只返回**概率靠前的幾個結果，但此時可能會漏掉一部分正確的結果，導致查全率降低，反之依然！具體應用中應該在查準率與查全率間尋找乙個可以接受的平衡值
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