【什么是精确度】精确度是衡量一个系统、模型或测量工具在预测或检测过程中正确识别正类样本能力的指标。它主要用于分类任务中，尤其是在二分类问题中，用于评估模型在预测为“正类”的样本中有多少是真正正确的。
精确度的计算公式为：
$$
\text{精确度} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FP}}
$$
其中：
- TP（True Positive）表示实际为正类且被正确预测为正类的数量；
- FP（False Positive）表示实际为负类但被错误预测为正类的数量。
精确度越高，说明模型在预测为正类的样本中，真正为正类的比例越高，误报率越低。
精确度总结与对比表
| 指标名称 | 定义 | 公式 | 用途 | 特点 |
| 精确度 | 衡量模型预测为正类的样本中，真正为正类的比例 | $\frac{TP}{TP + FP}$ | 评估模型在预测正类时的准确性 | 高精确度意味着较少的误报，但可能忽略部分真实正类 |
| 召回率 | 衡量所有实际为正类的样本中，被正确预测为正类的比例 | $\frac{TP}{TP + FN}$ | 评估模型捕捉正类的能力 | 高召回率意味着较少的漏报，但可能包含更多误报 |
| F1 分数 | 精确度和召回率的调和平均 | $2 \times \frac{\text{精确度} \times \text{召回率}}{\text{精确度} + \text{召回率}}$ | 综合评估模型性能 | 平衡精确度与召回率，适用于类别不平衡的情况 |
在实际应用中，精确度并不是唯一需要考虑的指标。例如，在医疗诊断中，可能更关注召回率，以确保尽可能多的患者被正确识别；而在垃圾邮件检测中，高精确度则更为重要，以避免将正常邮件误判为垃圾邮件。因此，根据具体场景选择合适的评价指标至关重要。
