获取精确度和召回率为0，准确率约为98%
的情况可能是由于数据集的不平衡导致的。在机器学习和数据挖掘领域，精确度、召回率和准确率是评估分类模型性能的重要指标。
精确度（Precision）衡量的是模型预测为正例中真正为正例的比例，计算公式为：精确度 = 真正例 / (真正例 + 假正例)。精确度越高，表示模型预测为正例的样本中真正为正例的比例越高。
召回率（Recall）衡量的是真正为正例中被模型预测为正例的比例，计算公式为：召回率 = 真正例 / (真正例 + 假反例)。召回率越高，表示模型能够正确识别出更多的正例。
准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的样本占总样本的比例，计算公式为：准确率 = (真正例 + 真反例) / 总样本数。准确率越高，表示模型整体预测的准确性越高。
在这个问答内容中，获取精确度和召回率为0，准确率约为98%的情况，说明模型在预测正例时存在较高的准确性，但是漏掉了大量的真正为正例的样本，导致召回率为0。这种情况通常发生在数据集中负例样本数量远远大于正例样本数量的情况下。
为了解决这个问题，可以采取以下措施：
- 数据集平衡化：通过欠采样、过采样或生成合成样本等方法，使得正例和负例样本数量接近，从而提高模型对正例的识别能力。
- 调整分类阈值：分类模型的输出通常是一个概率值，可以通过调整分类阈值来平衡精确度和召回率。降低分类阈值可以提高召回率，但可能会降低精确度。
- 使用其他评估指标：除了精确度、召回率和准确率，还可以使用F1值、ROC曲线、AUC等指标来评估模型性能，综合考虑模型的分类效果。
- 增加正例样本：如果可能的话，可以尝试增加正例样本的数量，以提高模型对正例的学习能力。
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predict class1
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,fallOut:0.0018668022652391654,nDCG:0.04447353132522083,reach:0.997624703087886]
这是否意味着，我只得到了4%的好推荐(精确度)和大致相同水平的差推荐(回想)？数字最好应该是什么样子-精度为1.0，召回率为0.0？
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我已经通过改变阈值并计算召回率和精确度来计算召回率-准确率曲线的点数。recall')hold onhold off
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Precision:--100%--|--50%--|--33.3%--|--25%--|--40%--|--50%--|
召回<
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、、、、
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