Precision、Recall、Hamming loss、AP、MAP概念區分
Precision，準確率/查準率。Recall，召回率/查全率。這兩個指標分別以兩個角度衡量分類系統的準確率。
例如，有一個池塘，裏面共有1000條魚，含100條鯽魚。機器學習分類系統將這1000條魚全部分類為“不是鯽魚”，那麽準確率也有90%（顯然這樣的分類系統是失敗的），然而查全率為0%，因為沒有鯽魚樣本被分對。這個例子顯示出一個成功的分類系統必須同時考慮Precision和Recall，尤其是面對一個不平衡分類問題。
下圖為混淆矩陣，摘自wiki百科：
根據上圖，Precision和Recall的計算公式分別為：
\[Precision{\rm{ = }}\frac{{{\rm{TP}}}}{{{\rm{TP + FP}}}}\]
\[Recall{\rm{ = }}\frac{{{\rm{TP}}}}{{{\rm{TP + FN}}}}\]
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