精确率

在机器学习（ML）领域，精确率是评估分类器或预测器准确性的一项关键指标。它的计算方式是分类器做出的真正例预测数量与它所做出的所有正例预测数量之比。简而言之，精确率体现了正例预测中确实正确的比例。

精确率在机器学习中至关重要，因为它有效地量化了分类器准确识别正样本的能力。它常常与另一个关键统计指标 —— 召回率一同使用。召回率被定义为真正例预测数量与实际正例总数的比例。

精确率和召回率之间存在着一种内在的权衡关系。例如，当一个分类器的精确率提高时，它的召回率可能会下降，反之亦然。这种权衡可以通过调整阈值参数来进行管理。阈值决定了一个预测被认为有效的最低概率要求。

总之，精确率是机器学习中衡量分类器或预测器准确性的基本指标。它被定义为真正例预测与总正例预测的比率，是一个必不可少的指标。精确率通常与召回率一起用于全面评估分类器的性能。