accuracy和precision的区别？accuracy

Accuracy和precision是在机器进修中评判最常用的两种目的，二者的区别在于权衡偏重点区别。Accuracy指的是分类器正确分类的样本数所占的比例，粗略地反映了一个模子的分类才能；Precision指的是分类器所推测为正样本中实正为正样本的比例，更偏重于分类器对正例的识别和区分水平。Accuracy和Precision彼此矛盾，当一个模子的Accuracy很高，而Precision就可能会很低，好比正例和负例的数据散布不均时。同样的，精度很高，其实不必然意味着正确率高。在现实营业场景中，我们需要按照详尽的数据集情状来抉择愈加适宜的评判目的。

正确度（Accuracy）：指在必然尝试前提下屡次测定的均匀值与实值相契合的水平，以误差来暗示。它用来暗示系统误差的大小。

细密度（Precision）：是指屡次反复测定统一量时各测定值之间相互相契合的水平。表征测定过程中随机误差的大小。