文本文件的查准率和查全率

是评估文本分类模型性能的两个重要指标。

查准率（Precision）是指模型预测为正例的样本中，实际为正例的比例。它衡量了模型预测为正例的准确性。计算公式为：

查准率 = 真正例 / (真正例 + 假正例)

查全率（Recall）是指实际为正例的样本中，模型预测为正例的比例。它衡量了模型对正例的覆盖程度。计算公式为：

查全率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)

在文本分类任务中，查准率和查全率的平衡非常重要。如果只追求查准率，可能会导致漏掉一些实际为正例的样本；如果只追求查全率，可能会导致误判一些负例为正例。

应用场景：

1. 垃圾邮件过滤：通过文本分类模型判断邮件是否为垃圾邮件，查准率和查全率都很重要，以避免误判正常邮件或漏判垃圾邮件。
2. 情感分析：通过文本分类模型判断文本的情感倾向，查准率和查全率都很重要，以准确判断文本的情感。
3. 新闻分类：通过文本分类模型将新闻归类到不同的类别，查准率和查全率都很重要，以准确分类新闻。

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