准确率(Precision),召回率(Recall)以及综合评价指标(F1-Measure)

准确率和召回率是数据挖掘中预测，互联网中得搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。

准确率：又称“精度”，“正确率”

召回率：又称“查全率”

以检索为例，可以把搜索情况用下图表示：

	相关	不相关
检索到	A	B
未检索到	C	D

A:检索到的，相关的

B:检索到的，但是不相关的

C:未检索到的，但却是相关的

D:未检索到的，也不相关的

1.召回率：被检索到的内容越多越好，即R=A/(A+C)

2.准确率：检索到的文档中，真正想要的越多越好，即P=A/(A+B)

在不同的场合中需要自己判断希望P比较高还是R比较高。如果是做实验研究，可以绘制Precision-Recall曲线来辅助分析。

F1-Measure:P和R指标有的时候是矛盾的，需要一定的方法来综合考虑他们

F-Measure是P和R的加权调和平均：F=((a²+1)P*R)/(a²(P+R))

当参数a=1时，就是最常见的F1了：F1=2PR/(P+R)

F1综合了P和R的结果，当F1较高时则比较说明实验方法比较理想。