精确率越高可能导致召回率越低的原因_精度高召回率低的原因-程序员宅基地

为什么说可能，因为如果模型效果特别好则精确率和召回率都会很高

精确率 = TP/(TP+FP) 表示预测中实际为正的样本占所有预测样本比例
召回率 = TP/(TP+FN) 表示预测中实际为正的样本占所有正样本的比例

当精确率越高时，意味着模型在预测正例时更加准确，减少了误判的可能性。而召回率衡量了模型是否能够捕捉到所有的正例，即避免漏掉真正的正例。由于精确率和召回率的计算中分母不同，它们之间存在一种权衡关系：

如果模型倾向于更加谨慎，提高了预测为正例的准确性（增加精确率），则可能会漏掉一些真正的正例，导致召回率降低。
相反，如果模型更加倾向于将样本标记为正例，以确保捕捉到更多的真正例（增加召回率），则可能会增加假正例，导致精确率降低。

这里举个例子：比如做文本相似度匹配：“用一个句子去查找数据库中与其相似的文章”，假如数据库中与其相似的有100篇文章。在实现过程中可能涉及到 “距离” ，如果句子与文章的距离小于0.1，将其定义为相似（这里假如0.1非常小，表示句子与文章非常相似），那么模型查找出来10篇文章，其中9篇都与这个句子非常相似，那么精确率 =9/（9+1） = 0.9 就非常高，因为设置的距离非常苛刻，可以保证预测出来的大部分文章都与该句子相似,但召回率=9/100 = 0.09, 这个时候如果设置距离为 0.05，模型查找出来5篇，但这5篇全是与该句子相似的文章，精确率为1,但召回率为5/100 = 0.05更低。如果要提高召回率，那么可以将距离设置为0.2,距离放宽之后模型会查找出来更多符合条件的的文章比如50篇，但只有40篇是真正相似的，精确率就为40/50 = 0.8,但是召回率为40/100 = 0.4，相比之前就提高了。所以精确率越高可能导致召回率越低，这时就要权衡距离这个阈值的设置来权衡精确率和召回率，或者优化模型提高其性能。

在实际问题中，具体选择更重视精确率还是召回率取决于问题的特性。例如，在医学诊断中，可能更加关注精确率，因为确保诊断结果的准确性很重要；而在垃圾邮件检测中，可能更加关注召回率，以确保尽可能多地捕捉到所有的垃圾邮件。

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_50944399/article/details/135815979

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