分类报告中的查准率和召回率是如何计算的？

分类报告中的查准率（Precision）和召回率（Recall）是用来评估分类模型性能的重要指标。

查准率（Precision）表示模型预测为正例的样本中，真正为正例的比例。计算公式为：

Precision = TP / (TP + FP)

其中，TP（True Positive）表示真正为正例且被模型预测为正例的样本数，FP（False Positive）表示实际为负例但被模型预测为正例的样本数。

召回率（Recall）表示模型正确预测为正例的样本占所有真正为正例的样本的比例。计算公式为：

Recall = TP / (TP + FN)

其中，FN（False Negative）表示实际为正例但被模型预测为负例的样本数。

查准率和召回率是一对相互影响的指标。查准率衡量了模型预测为正例的准确性，召回率衡量了模型对正例的覆盖程度。在实际应用中，查准率和召回率的权衡取决于具体的业务需求。

例如，在垃圾邮件分类任务中，查准率更重要，因为我们希望尽量避免将正常邮件误判为垃圾邮件，即降低误报率；而在癌症检测任务中，召回率更重要，因为我们希望尽量避免将患者误判为健康，即降低漏报率。

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