精准率是衡量分类模型性能的核心指标之一，尤其在不平衡数据集中尤为重要。它反映了模型预测为正类的样本中有多少是真正的正类。公式为：
$$ \text{Precision} = \frac{\text{True Positives (TP)}}{\text{True Positives (TP)} + \text{False Positives (FP)}} $$
核心概念 📊
- True Positive (TP)：模型正确预测为正类的样本
- False Positive (FP)：模型错误预测为正类的样本（实际为负类）
- 精准率的意义：高精准率意味着模型对正类的预测更可靠，减少误报率
实际应用场景 🌐
- 垃圾邮件过滤：精准率越高，误将正常邮件标记为垃圾邮件的情况越少
- 医疗诊断：精准率反映模型对患病者的正确识别能力
- 推荐系统：精准率衡量推荐内容与用户兴趣的匹配度
与召回率的对比 🔄
| 指标 | 关注点 | 公式 |
|---|---|---|
| 精准率 | 预测正类的可靠性 | TP / (TP + FP) |
| 召回率 | 真正类的识别完整性 | TP / (TP + FN) |
扩展阅读 🔍
点击了解召回率（Recall）的详细解析
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