precision/recall

Precision和Recall是机器学习领域中评估模型性能的常用指标，分别表示模型在预测结果中正确和相关的比例。

Precision（准确率）是指模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。换句话说，它是正确预测为正样本的比例。计算公式为：TP/(TP+FP)，其中TP表示真正为正的样本被正确预测为正的数量，FP表示为负的样本被错误预测为正的数量。

Recall（召回率）是指所有真正的正样本中被模型预测为正的比例。换句话说，它是正样本中被正确预测为正的比例。计算公式为：TP/(TP+FN)，其中TP表示真正为正的样本被正确预测为正的数量，FN表示为正的样本被错误预测为负的数量。

在机器学习任务中，Precision和Recall并不一定同时达到最大，因此需要根据实际任务需求来选择合适的模型参数，以平衡Precision和Recall，并取得整体最优效果。