您能否根据提供的示例解释分类报告（召回率和精度）？
Can you explain the classification report (Recall and Precision) on provided example?
现在我知道很多人问过这个问题，但是我还是不太明白sklearn库输出的precision和recall score。这是示例输出：
如果可能，有人可以使用您能掌握的最简单的语言按以下方式回答我的问题：
- Precision 0.95 False 对模型意味着什么？
- 精度 0.56 True 对模型意味着什么？
- 召回 0.88 False 对模型意味着什么？
- 召回 0.76 True 对模型意味着什么？
提前致谢！
你有两个不同的类：对或错。想象一下，你有 True as Apples 和 False as Oranges。
召回率 是一个指标，让我们了解总 个正确 值检索到 dataset/database 的总数 number/size。
所以，假设您有一张图片，里面有 30 个苹果。此外，您还有一个对象检测系统，其目的是 identify/detect 图片中的苹果。
现在，您的对象检测系统绘制了 50 个边界框（图片中的矩形），30 个围绕着您的所有苹果，还有 20 个围绕着一些看起来像那些苹果的橙子。
Recall，在这种情况下，由公式 TP / (TP + FN) 给出，即真阳性 / 真阳性 + 假阴性，是 1.0！当然，您的召回率为 1.0（或 100%，尽管从统计上讲准确率和召回率的正确值在 0 到 1 之间），因为它检测到了您所有的苹果！
因此，在您的示例中 TP = 30, FN = 0（图像中没有遗漏任何苹果）。所以 30/(30 + 0) = 1.0
但是，您对结果并不满意，因为即使您的对象检测系统正确识别了图像中的所有苹果，它也认为 20 个橙子是苹果。
这是 精度 指标。 Precision 让我们深入了解已经检索到的苹果（不像 Recall 那样针对整个数据库），并回答以下问题："Out of the already identified as apples, how many of them are exactly apples?"
很容易看出精度会惩罚机器学习模型的误报，在我们的例子中，误报是将橙子识别为苹果。
在你的情况下，你会 TP /(TP + FP) === 30 / (30 + 20 <---oranges considered apples))
因此，您的精度为 0.6。
总结一下解释：recall 给出了关于数据库总数的后见之明
回忆回答问题：（前提是你有30个苹果）"out of these 30 apples how many do you retrieve/identify?"）。
另一方面，精度为我们提供了有关已检索 "apples" 的信息。
精度回答问题："Out of the examples already retrieved and considered apples, how many are in fact apples?"
准确率与假阳性有关，而召回率与假阴性有关。
现在我知道很多人问过这个问题，但是我还是不太明白sklearn库输出的precision和recall score。这是示例输出：
如果可能，有人可以使用您能掌握的最简单的语言按以下方式回答我的问题：
- Precision 0.95 False 对模型意味着什么？
- 精度 0.56 True 对模型意味着什么？
- 召回 0.88 False 对模型意味着什么？
- 召回 0.76 True 对模型意味着什么？
提前致谢！
你有两个不同的类：对或错。想象一下，你有 True as Apples 和 False as Oranges。
召回率 是一个指标，让我们了解总 个正确 值检索到 dataset/database 的总数 number/size。
所以，假设您有一张图片，里面有 30 个苹果。此外，您还有一个对象检测系统，其目的是 identify/detect 图片中的苹果。
现在，您的对象检测系统绘制了 50 个边界框（图片中的矩形），30 个围绕着您的所有苹果，还有 20 个围绕着一些看起来像那些苹果的橙子。
Recall，在这种情况下，由公式 TP / (TP + FN) 给出，即真阳性 / 真阳性 + 假阴性，是 1.0！当然，您的召回率为 1.0（或 100%，尽管从统计上讲准确率和召回率的正确值在 0 到 1 之间），因为它检测到了您所有的苹果！
因此，在您的示例中 TP = 30, FN = 0（图像中没有遗漏任何苹果）。所以 30/(30 + 0) = 1.0
但是，您对结果并不满意，因为即使您的对象检测系统正确识别了图像中的所有苹果，它也认为 20 个橙子是苹果。
这是 精度 指标。 Precision 让我们深入了解已经检索到的苹果（不像 Recall 那样针对整个数据库），并回答以下问题："Out of the already identified as apples, how many of them are exactly apples?"
很容易看出精度会惩罚机器学习模型的误报，在我们的例子中，误报是将橙子识别为苹果。
在你的情况下，你会 TP /(TP + FP) === 30 / (30 + 20 <---oranges considered apples))
因此，您的精度为 0.6。
总结一下解释：recall 给出了关于数据库总数的后见之明
回忆回答问题：（前提是你有30个苹果）"out of these 30 apples how many do you retrieve/identify?"）。
另一方面，精度为我们提供了有关已检索 "apples" 的信息。
精度回答问题："Out of the examples already retrieved and considered apples, how many are in fact apples?"
准确率与假阳性有关，而召回率与假阴性有关。