推薦系統中的召回率與準確率
精確率是針對我們預測結果而言的，它表示的是預測為正的樣本中有多少是真正的正樣本，例如我們給使用者推薦了100條新聞，其中10條使用者產生了點選，那麼準確率為10/100 = 0.1
而召回率是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本中的正例有多少被預測正確了， 例如我們給使用者推薦了100條新聞，其中10條使用者產生了點選，而使用者最終在平臺上總共點選了200條新聞，那麼召回率為10 / 200 = 0.05， 表示的是推薦系統推薦的那些符合使用者興趣併產生點選的新聞量佔了使用者實際總共點選的新聞 有多少比例
其實就是分母不同，一個分母是預測為正的樣本數，另一個是原來樣本中所有的正樣本數。但分子都是表示預測的正樣本與原來正樣本的交集。
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