簡單的解釋一下查準率和召回率
查準率和召回率（查全率），這兩個指標是搜尋引擎中經典的度量方法。
A：檢索到的，相關的 （搜到的也想要的）
B：未檢索到的，但是相關的 （沒搜到，然而實際上想要的）
C：檢索到的，但是不相關的 （搜到的但沒用的）
D：未檢索到的，也不相關的 （沒搜到也沒用的）
被檢索到的越多越好，這是追求“查全率”（召回率），即A/(A+B)，越大越好。
被檢索到的，越相關的越多越好，不相關的越少越好，這是追求“查準率”，即A/(A+C)，越大越好。
在大規模資料集合中，這兩個指標是相互制約的。當希望索引出更多的資料的時候，查準率就會下降，當希望索引更準確的時候，會索引更少的資料。
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美國 ext 另一個 IE blank 進行 style 監測 最好 連接來源：http://mp.weixin.qq.com/s/rXX0Edo8jU3kjUUfJhnyGw 傾向於使用準確率，是因為熟悉它的定義，而不是因為它是評估模型的最佳工具！ 精度（查準率）和
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str 檢索 其中 tro 多少 自己 AS ping rac 我自己通俗的解釋： 查全率＝召回率＝集合裏面一共有多少個A，我們正確識別出多少個A，兩個比一下 查準率＝精確率＝在識別出的結果A集合裏面，有多少是真正的A，兩個比一下 p.p1 { margin: 0.
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