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Precision、Recall、Hamming loss、AP、MAP概念区分
Precision，准确率/查准率。Recall，召回率/查全率。这两个指标分别以两个角度衡量分类系统的准确率。
例如，有一个池塘，里面共有1000条鱼，含100条鲫鱼。机器学习分类系统将这1000条鱼全部分类为“不是鲫鱼”，那么准确率也有90%（显然这样的分类系统是失败的），然而查全率为0%，因为没有鲫鱼样本被分对。这个例子显示出一个成功的分类系统必须同时考虑Precision和Recall，尤其是面对一个不平衡分类问题。
下图为混淆矩阵，摘自wiki百科：
根据上图，Precision和Recall的计算公式分别为：
\[Precision{\rm{ = }}\frac{{{\rm{TP}}}}{{{\rm{TP + FP}}}}\]
\[Recall{\rm{ = }}\frac{{{\rm{TP}}}}{{{\rm{TP + FN}}}}\]
Precision、Recall、Hamming loss、AP、MAP概念区分
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