在机器学习和信息检索领域中，Precision（准确率）和Recall（召回率）是两个重要的度量指标，用于评估分类模型的性能。这两个指标都可以帮助我们理解分类器对正例（Positive）和负例（Negative）的分类能力。 准确率指的是分类器正确预测为正例的样本所占比例。简而言之，它衡量了模型预测为正例的准确程度。高准确率表示分类器在预测时较少出现错误的情况。 召回率指的是分类器正确预测为正例的样本与所有实际正例样本的比例。换句话说，它衡量了模型对于实际正例的覆盖能力。高召回率表示分类器能够较好地找到所有的正例样本。 这两个指标往往是相互矛盾的。提高准确率可能导致召回率下降，反之亦然。因此，在选择模型时需要根据具体的应用场景来权衡准确率和召回率的重要性。 例如，在垃圾邮件过滤系统中，准确率是非常重要的。我们不希望将正常邮件误判为垃圾邮件，因此需要高准确率。而召回率则可以用来衡量系统对于过滤垃圾邮件的全面性。 为了提高准确率，我们可以通过调整分类阈值或优化特征选择等方式进行改进。而为了提高召回率，则需要增加正例样本的识别能力，例如通过使用更多的训练数据或改进模型算法。 总之，准确率和召回率是衡量分类模型性能的重要指标。了解它们的含义和实际意义，可以帮助我们更好地评估和优化我们的模型。