recall

机器学习(ML), 自然语言处理(NLP), 信息检索(IR)等领域, 评估(Evaluation)是一个必要的工作, 而其评价指标往往有如下几点: 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall) 和 F1-Measure.(注：相对来说，IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Collection，在都找到的情况下，排在第三名还是第四名损失并不是很大，而排在第一名和第一百名，虽然都是“找到了”，但是意义是不一样的，因此更多可能适用于 MAP 之类评估指标.)

本文将简单介绍其中几个概念. 中文中这几个评价指标翻译各有不同, 所以一般情况下推荐使用英文.

题外话, 特意问过几个外行的语言老师, accuracy 和 precision 有啥区别啊? 结果被老师盯着看, "你是在耍我么? 考我么? 这什么鬼问题?" 所以还请不要纠结, 我们就原文就好.

现在我先假定一个具体场景作为例子. (more…)