以下是 准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision) 和 召回率 (Recall) 的详细定义和解释：
1. 准确率 (Accuracy)
定义：准确率是指模型预测正确的样本占总样本的比例。
公式：
TP (True Positive)：真正例，正确预测为正类的样本数量。
TN (True Negative)：真负例，正确预测为负类的样本数量。
FP (False Positive)：假正例，错误预测为正类的样本数量。
FN (False Negative)：假负例，错误预测为负类的样本数量。
解释：准确率是一个常用的性能指标，但在类别不平衡的情况下可能会产生误导。例如，如果大多数样本是负类，模型只需简单地预测所有样本为负类即可获得高准确率。
2. 精确率 (Precision)
定义：精确率是指模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。
公式：
解释：精确率衡量的是模型在预测为正类时的准确性。在某些应用中（如疾病筛查），我们希望尽量减少假阳性，因为假阳性可能导致不必要的后续检查或治疗。
3. 召回率 (Recall)
定义：召回率是指实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。
公式：
解释：召回率衡量的是模型对正类样本的识别能力。在某些情况下（如癌症检测），我们希望尽量减少假阴性，因为漏掉一个真实的阳性样本可能会导致严重后果。
总结
准确率：整体预测的正确性，适用于类别均衡的情况。
精确率：关注正类预测的准确性，适用于对假阳性敏感的情况。
召回率：关注正类的识别能力，适用于对假阴性敏感的情况。
在实际应用中，通常需要综合考虑这三个指标，特别是在类别不平衡的情况下，可以使用 F1-score（精确率和召回率的调和平均）来平衡这两个指标。
参考了准确度(accuracy)、精确率（precision)、召回率（recall）、F1值。