准确率与召回率是评估分类模型性能的重要指标。
准确率指分类器正确预测的样本数占总样本数的比例。
召回率则指分类器预测为正例的样本中，正确预测的样本数占所有实际正例的比例。
在分类问题中，设置分类阈值影响准确率与召回率，阈值较高，准确率提升，召回率降低；阈值较低，召回率提升，准确率降低。
准确率与召回率之间存在折衷关系，实际应用中需平衡二者，以适应具体问题需求。
准确率与召回率主要应用于衡量分类模型性能，尤其是二元分类问题。此问题中，模型的真正例、假正例、真负例、假负例四个指标，帮助全面评估模型。
准确率与召回率提供更全面的模型评估视角，结合四个关键指标，可进一步优化模型。
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回答时间：2024-11-08 01:40
